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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL

TESIS

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO CLIMÁTICO EICM CON FINES DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO ASFÁLTICO APLICANDO LA METODOLOGÍA MEPDG

PARA OBTENERE EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERO CIVIL

ELABORADO POR

ELMER JAIME MAXIMILIANO VELASQUEZ

ASESOR

Ing. SAMUEL ARTEMIO MORA QUIÑONES

Lima- Perú

2016

© 2016, Universidad Nacional de Ingeniería. Todos los derechos reservados

“El autor autoriza a la UNI a reproducir la tesis en su totalidad o en parte, con

fines estrictamente académicos.”

Maximiliano Velasquez, Elmer Jaime. [email protected] 986-607-667

mailto:[email protected]

DEDICATORIA

Dedico esta Tesis especialmente a mi Madre,

por su gran amor, trabajo y sacrificio; a mi Padre

por creer en mí en momentos cruciales de mi

vida, a mis hermanos por su apoyo y

comprensión, Gracias.

AGRADECIMIENTO

Agradezco a Dios por haberme acompañado y guiado a lo largo de mi carrera, por

ser mi fortaleza en momentos de debilidad y por bríndame una vida llena de

experiencias… sobre todo felicidad.

Le doy gracias a dos grandes profesionales, por la confianza y dedicación puesta

en el desarrollo en esta investigación, al Ing. Samuel Mora Quiñones (Asesor) y al

Dr. Andrés Sotil Chávez (Co-asesor), sin su apoyo no hubiese sido posible la

culminación de la presente Tesis.

Gracias Ing. Eusebio Cisneros Tarmeno profesor de a UNALM, por el apoyo

brindado en el aspecto climático del Perú y la interpretación de los reportes

METAR.

Y finalmente quiero manifestar el más profundo orgullo y respeto a la prestigiosa

Universidad Nacional de Ingeniería y al equipo de seres humanos brillantes que

lo componen, gracias.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA INDICE FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO CLIMÁTICO EICM CON FINES DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO

ASFÁLTICO APLICANDO LA METODOLOGÍA MEPDG. Bach. Elmer Jaime Maximiliano Velasquez

2

ÍNDICE RESUMEN…………………………………………………………………………… …4

ABSTRACT…………………………………………………………………………...…5

PRÓLOGO ……………………………….……………..…………………………….…6

LISTA DE TABLAS………………………………….…………………………….……7

LISTA DE FIGURAS……………………………………………………….……...……8

LISTA DE CUADROS…………………………………………………………………10

LISTA GRÁFICOS…………………….………………………………………………12

LISTA DE SIMBOLOS Y SIGLAS……..…………….……………...………………14

INTRODUCCIÓN………………..……………………………………………….….…16

CAPÍTULO I: ESTADO DEL ARTE ................................................................... 18

1.1 EVOLUCIÓN DE LOS DISEÑOS DE PAVIMENTO ASFALTICO ........... 18

Método Empírico .................................................................................... 20

Métodos límite de falla por corte ............................................................. 21

Método límite por deflexión .................................................................... 21

Métodos de regresión basada en pruebas de rendimiento de pavimento o

Road Test ............................................................................................... 22

Método Mecanístico - Empírico .............................................................. 27

Otros desarrollos .................................................................................... 28

1.2 GEOGRAFIA Y LA VARIEDAD DE CLIMATICA EN EL PERÚ ............... 29

1.3 METODOLOGÍA DE DISEÑO DE PAVIMENTOS ADOPTADAS POR EL

PERÚ ................................................................................................ 30

Método AASHTO Guide for Design of Pavement Structures 1993.......... 31

Análisis de la Performance o Comportamiento del Pavimento durante el

periodo de diseño ................................................................................... 32

1.4 IMPLEMENTACIÓN DE LA METODOLOGÍA MEPDG EN

LATINOAMERICA ............................................................................. 33

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO ..................................................................... 35

2.1 DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS PAVIMENTOS ..................... 35

Definición de pavimentos ....................................................................... 35

Clasificación de pavimentos ................................................................... 35




3

2.2 METODOLOGÍA DE DISEÑO DE PAVIMENTO MECANÍSTICO-

EMPÍRICO ......................................................................................... 38

2.1.1 Planteamiento de diseño ........................................................................ 38

2.1.2 Comportamiento del pavimento. ............................................................. 41

2.1.3 Confiabilidad de diseño .......................................................................... 42

2.1.4 Indicadores de desempeño .................................................................... 51

Datos empleados para la aplicación del MEPDG ................................... 56

2.3 EICM ...................................................................................................... 60

Principales resultados del EICM ............................................................. 63

Datos de entrada necesarios para modelar las condiciones de humedad y

temperatura. ........................................................................................... 64

Efectos ambientales en el módulo Resiliente para materiales no ligados del

pavimento ............................................................................................... 76

CAPÍTULO III: IMPLEMENTACIÓN DE LOS DATOS CLIMÁTICOS DE LA

REGIÓN CALLAO AL MODELO CLIMÁTICO EICM. ....................................... 89

3.1 PASO 1: DISPONIBILIDAD Y LIMITACIONES DE INFORMACIÓN

CLIMÁTICA EXISTENTE. .................................................................. 90

Parámetros requeridos ........................................................................... 90

Disponibilidad de data climática ............................................................. 91

Principales limitaciones. ......................................................................... 96

3.2 PASO 2: ANALISIS Y RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN. ................ 98

Interpretación los parámetros adoptados por el MEPDG y análisis del

entorno. .................................................................................................. 98

Recopilación de información. ................................................................ 121

Errores típicos de la información recopilada. ........................................ 128

3.3 PASO 3: GENERAR EL ARCHIVO CLIMÁTICO ICM ........................... 132

Identificar la estructura propia del archivo ICM ..................................... 134

Integración de información climática. .................................................... 136

CAPITULO IV: PROTOTIPO DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO

ASFÁLTICO USANDO LA METODOLOGÍA MEPDG. .................................... 139

3.4 Datos de entrada. ................................................................................. 141

Información General del proyecto. ........................................................ 141




4

Identificación del lugar del proyecto ...................................................... 141

Criterio de desempeño limite y tipo de análisis. .................................... 142

Tráfico .................................................................................................. 142

Clima .................................................................................................... 147

Propiedades de Drenaje ....................................................................... 147

3.5 Análisis ................................................................................................. 147

Diseño Preliminar ................................................................................. 147

Descripción de resultados. ................................................................... 150

Verificación de desempeño .................................................................. 152

Interpretación de resultados ................................................................. 154

CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................... 156

4.1 CONCLUSIONES. ................................................................................ 156

4.2 RECOMENDACIONES ........................................................................ 158

BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................ 159

ANEXOS ......................................................................................................... 164

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA RESUMEN FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



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RESUMEN

Este trabajo estudia las limitaciones que presenta adaptar los datos climáticos de

la Región Callao al Modelo Climático Integrado Mejorado (EICM) y propone un

procedimiento a seguir para obtener los Archivos Climáticos virtuales con

extensión (.icm) y poder usarlo al diseño de pavimentos utilizando la Guía de

diseño Mecanístico-Empírico (MEPDG-AASHTO 2008).

Para lograrlo fue necesario: i) Estudiar la Base teórica de la metodología MEPDG

y el efectos del clima al comportamiento del pavimento mediante el Modelo EICM;

ii) Verificar la disponibilidad de la extensa data climática solicitada por la

metodología MEPDG en la Región Callao, analizar los efectos de cada parámetro

climático reconocido por el MEPDG al PCA y generar el archivo climático virtual

“Región Callo-Pe.icm”; iii) se verificó lo obtenido en ii) realizando un prototipo de

diseño para Pavimento de Concreto Asfaltico utilizando la metodología MEPDG.

Como resultado se introduce una nueva propuesta de diseño para pavimentos en

el Perú utilizando la metodología MEPDG-AASHTO 2008 y mediante conceptos

teóricos del EICM se logra conocer los efectos de los parámetros climáticos a los

pavimentos.

Se pudo recopilar suficiente información climática y se logró generar el archivo

climático virtual denominado “Región Callo-PE.icm”.

Finalmente fue desarrollado un procedimiento de diseño con el uso del programa

“Design Guide 2002” (software de la metodología MEPDG).

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA ABSTRACT FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



6

ABSTRACT

This research studies the limitations of adapting the climatic data of the Callao

Region to the Enhanced Integrated Climate Model (EICM) and proposes a

procedure to obtain Virtual Climatic Files with extension (.icm) and to use it to

design pavements using the Mechanistic-Empirical Design Guide (MEPDG-

AASHTO 2008).

To achieve this, it was necessary to: i) Study the theoretical basis of the MEPDG

methodology and the effects of climate on pavement behavior using the EICM

Model; ii) Verify the availability of the extensive climatic data requested by the

MEPDG methodology in the Region Callao, analyze the effects of each climatic

parameter recognized by the MEPDG to the PCA and generate the virtual climate

archive " Region Callo-PE.icm"; iii) we verified the obtained in ii) realizing a

prototype of design for Asphalt Concrete Pavement using the MEPDG

methodology.

As a result, a new design proposal for pavements in Perú is introduced using the

MEPDG-AASHTO 2008 methodology and through theoretical concepts of the

EICM it is possible to know the effects of the climatic parameters to the pavements.

Enough climate information could be collected and the virtual climatic archive

called " Región Callo-PE.icm " was generated.

Finally, a design procedure was developed with the use of the "Design Guide 2002"

software (MEPDG software).

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA PRÓLOGO FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



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PRÓLOGO

Las principales motivaciones de la presente investigación buscan romper los mitos

acerca de la aplicabilidad de la metodología de diseño de pavimentos mecanístico-

empírico (MEPDG) en el Perú, para lo cual se desarrolló los principales conceptos

y se identificó las principales limitaciones.

Uno de los fundamentales aportes de la metodología MEPDG es la introducción

del modelo climático integrado mejorado (EICM), el cual forma parte de la

metodología, así mismo éste vincula los parámetros climáticos de la zona de

estudio y brinda una mayor eficacia en la predicción del comportamiento de los

elementos estructurales que componen el pavimento; sin embargo, para su

aplicación requiere un archivo climático en un formato establecido para su

reconocimiento y lectura, para ello fue necesario la implementación del archivo

climático presentado como “Región Callo-PE.icm”.

La importancia de la implementación de los parámetros climáticos peruanos al

modelo climático (EICM) radica en que su aplicabilidad ajusta el diseño a las

condiciones climáticas de la zona en estudio y por ende resulta útil su aplicación.

Finamente son aportes de la presente investigación, el introducir conceptos

teóricos de la metodología MEPDG y los modelos EICM en el diseño de

pavimentos, generar el archivo virtual requerido por la metodología denominado

“Región Callo-PE.icm” para fines de diseño de pavimento y su aplicación mediante

una propuesta de diseño para PCA.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA LISTA DE TABLAS FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



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LISTA DE TABLAS

Tabla N° 2.1 Datos meteorológicos requeridos por la metodología MEPDG, según

su frecuencia de medición y las unidades reconocidas. ................ 65

Tabla N° 2.2 Caracterización de materiales de concreto asfaltico, entradas

requeridas para cálculos en el EICM.. ........................................... 69

Tabla N° 2.3 Input necesarios para materiales compactados no ligados en EICM-

Parámetros Masa-Volumen ........................................................... 70

Tabla N° 2.4 Input necesario para los cálculos de la conductividad hidráulica

saturada (ksat) para materiales compactados no ligados según el

EICM ............................................................................................. 72

Tabla N° 2.5 Input necesario para el cálculo de la conductividad térmica seca(K) y

capacidad calorífica seca (Q) en el EICM para materiales

compactados no ligados ................................................................ 73

Tabla N° 2.6 Input necesario de los para la evaluación de los materiales no ligados

y en situ mediante el EICM. ........................................................... 75

Tabla N° 2.7 Los valores de a, b, y km para los suelos con granulometría de grano

grueso y de grano fino. .................................................................. 77

Tabla N° 2.8 Parámetros necesarios para ejecutar el EICM para cada nivel de

análisis .......................................................................................... 88

Tabla N° 3.1 Datos meteorológicos requeridos por la metodología MEPDG, según

su frecuencia de medición y las unidades reconocidas por la MEPDG.

...................................................................................................... 91

Tabla N° 3.2 Clasificación de estaciones de observaciones meteorológicas,

hidrológicas y agrometeorológicas según su finalidad. .................. 92

Tabla N° 3.3 Horarios de observación. .............................................................. 93

Tabla N° 3.4 Escala de la nubosidad ............................................................... 106

Tabla N° 3.5 Equivalencias de la escala Beaufort ............................................ 109

Tabla N° 3.6 Ubicación geográfica, record histórico y tipo de instrumento de

medición de radiación solar en las estaciones base. ................... 119

Tabla N° 3.7 Indicativo OACI para los Aeropuertos del Perú. .......................... 125

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA LISTA DE FIGURAS FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



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LISTA DE FIGURAS

Figura N° 1.1 Sección Transversal del pavimento Trésaguet ............................. 18

Figura N° 1.2 Secció del pavimento Macadam típico, usado como norma General

en Gran Bretaña por los siglos XIX ............................................. 19

Figura N° 1.3 Sección Transversal del pavimento Telford .................................. 19

Figura N° 1.4 Experimento vial de la AASHTO y las Guías de diseño AASHTO 23

Figura N° 1.5 Tipos de cargas utilizado en los circuitos experimentales AASHO

................................................................................................... 24

Figura N° 1.6 Condiciones de la época para la creación de la metodología

AASHO ....................................................................................... 25

Figura N° 1.7 Esquema que muestra las limitaciones de los ábacos de diseño

AASHTO ..................................................................................... 26

Figura N° 1.8 Evolución de las Metodologías de Diseño de Pavimento ............. 28

Figura N° 2.1 Sección típica de los Pavimentos de concreto asfáltico ............... 35

Figura N° 2.2 Sección típica de los Pavimentos de concreto hidráulico ............. 36

Figura N° 2.3 Distribución de esfuerzos en PCA y PCH. .................................... 37

Figura N° 2.4 Diagrama de flujo conceptual de las tres etapas del proceso de

Diseño/Análisis para la metodología MEPDG ............................. 38

Figura N° 2.6 Fisuramiento térmico ................................................................... 52

Figura N° 2.7 Esfuerzos actuantes en la estructura del pavimento .................... 52

Figura N° 2.8 Fisuramiento piel de cocodrilo ...................................................... 53

Figura N° 2.9 Fisuras Longitudinales. ................................................................ 54

Figura N° 2.5 Alcance del ahuellamiento para toda la estructura del pavimento 55

Figura N° 2.10 Componentes del Modelo Climático Integrado Mejorado - EICM.

................................................................................................... 60

Figura N° 2.11 Parámetros de respuesta del EICM ........................................... 87

Figura N° 3.1 Estaciones Meteorológica operada por CORPAC. ....................... 97

Figura N° 3.2 Distribución espacio – temporal de la precipitación media (mm) en

cuencas hidrográficas de Lima y Callao. ................................... 100

Figura N° 3.3 Distribución promedio de temperaturas máximas pronosticadas el

mes de febrero para Lima Metropolitana y Callao. .................... 103

Figura N° 3.4 Distribución promedio de temperaturas mínimas para Lima

Metropolitana y Callao. ............................................................. 104

Figura N° 3.5 Dispersión de la velocidad media del viento diurno para la ciudad

de Lima. y Callao. ..................................................................... 110

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA LISTA DE FIGURAS FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



10

Figura N° 3.6 Distribución Humedad relativa para Lima Metropolitana y el Callao.

................................................................................................. 114

Figura N° 3.7 Radiación Solar directa y difusa. ................................................ 116

Figura N° 3.8 Distribución Radiación Solar para Lima Metropolitana y Callao. 117

Figura N° 3.9 zonas de simulación establecidas por el Proyecto “PER/98/G31 118

Figura N° 3.10 Ubicación de la página web que contiene a los informes METAR.

................................................................................................. 123

Figura N° 3.11 Procedimientos para extraer la información requerida ............. 123

Figura N° 3.12 Ingreso de las características de la data requerida. ................. 124

Figura N° 3.13 Información obtenida en formato METAR ................................ 126

Figura N° 3.14 Estructura General del archivo ICM Fuente: Elaboración propia.

................................................................................................. 133

Figura N° 3.15 Muestra la distribución de datos ordenados según los

requerimientos del archivo ICM ................................................. 136

Figura N° 3.16 Guardar de Microsoft Excel a formato texto. ............................ 137

Figura N° 3.17 Remplazo de exceso de espacios con Bloc de Notas Windows.

................................................................................................. 137

Figura N° 3.18 Escribir los datos informativos .................................................. 138

Figura N° 3.19 Guardar de finalmente con la extensión “.icm” ......................... 138

Figura N° 4.1 Ubicación del tramo de carretera en análisis .............................. 141

Figura N° 4.2 Camión Tipo T3Se3 o Clase 10 ................................................. 143

Figura N° 4.3 Diseño preliminar utilizando AASHTO-93 (unidades en Pulg.). .. 149

Figura N° 4.4 Diseño Final utilizando el software “Design Guide 2002” (unidades

en Pulg.). .................................................................................. 151

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA LISTA DE CUADROS FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



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LISTA DE CUADROS

Cuadro N° 1.1 Resumen de las secciones estructurales en pavimento flexible,

AASHO ......................................................................................... 23

Cuadro N° 1.2 Características de la subrasante, AASHO. ................................. 24

Cuadro N° 2.1 Definición de grupos de datos para fallas de agrietamiento

longitudinal de CA. ........................................................................ 45

Cuadro N° 2.2 Parámetros estadísticos calculados para cada grupo de datos

(agrietamiento longitudinal). .......................................................... 46

Cuadro N° 3.1 Proceso para la Generación de Archivo Climático ICM. ............. 90

Cuadro N° 3.2 Parámetros usados por el MEPDG, tipos de observaciones y

numero de observaciones mínima diaria de acuerdo al SENAMHI y

OMM N°364 .................................................................................. 94

Cuadro N° 3.3 Parámetros usados por el MEPDG, tipos de observaciones y

numero de observaciones mínima diaria de acuerdo a CORPAC. 95

Cuadro N° 3.4 Datos recopilados para la elaboración de los archivos ICM ........ 96

Cuadro N° 3.5 Datos recopilados del Proyecto “PER/98/G31. ......................... 120

Cuadro N° 3.6 Caracterización de los centros de recopilación de información . 121

Cuadro N° 3.7 Procedimiento para la extracción de información y ordenamiento a

los requerimientos por el MEPDG ............................................... 126

Cuadro N° 3.8 Procedimiento para obtener los parámetros requeridos por el

MEPDG a partir de los archivos METAR ..................................... 127

Cuadro N° 3.9. Datos recopilados procedentes de los archivos METAR ......... 127

Cuadro N° 3.10 Resumen de datos obtenidos y su fuente de información detallado

anteriormente. ............................................................................. 128

Cuadro N° 3.11 Errores frecuentes y medidas adoptadas en la recopilación de

información desde los informes METAR. ..................................... 129

Cuadro N° 3.12 Relación de variables de datos informativos según los archivos

climáticos El Paso.icm versus Región Callao-PE.icm .................. 134

Cuadro N° 3.13 Describe la ubicación de cada uno de los elementos necesarios

para generar el segundo componente del archivo ICM (datos

promedio). ................................................................................... 134

Cuadro N° 3.14 Relación de variables de datos promedios según los archivos

climáticos “El Paso.icm” versus “Región Callao-PE.icm”

.................................................................................................... 135

Cuadro N° 4.1 Criterio de desempeño límite .................................................... 142

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA LISTA DE CUADROS FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



12

Cuadro N° 4.2 Histograma de frecuencia de carga para Camion Tipo C9 ....... 144

Cuadro N° 4.3 Porcentaje de TMDAC por cada clase de camión .................... 146

Cuadro N° 4.4 Cálculos para determinar el número de EE para el año 2027. .. 148

Cuadro N° 4.5 Especificaciones del cemento asfaltico MDC—2. ..................... 150

Cuadro N° 4.6 Valores finales para los parámetros finales de desempeño ...... 154

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍ FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL



13

LISTA DE GRÁFICOS

LISTA DE GRÁFICOS

Grafico N° 2.1 Concepto de confiabilidad del diseño para la Regularidad

Superficial (IRI). .......................................................................... 44

Grafico N° 2.2 Predicción versus resultados de medición de grietas longitudinales

en pavimentos de concreto asfaltico. .......................................... 45

Grafico N° 2.3 Error estándar del modelo de estimación para grietas longitudinales

de CA .......................................................................................... 47

Grafico N° 2.4 Predicción del agrietamiento longitudinal para pavimentos CA para

la sección CA 134112 del LTPP. ................................................. 49

Grafico N° 2.5 Comportamiento del IRI. ............................................................. 55

Grafico N° 2.6 Ejemplo de Espectros de Cargas por ejes tridem, Vehiculo clase 10

................................................................................................... 58

Grafico N° 2.7 SWCC obtenidos para diferentes tipos de suelos arena (Sand), limo

(Silt) y arcillas (Clay). .................................................................. 74

Grafico N° 2.8 Predicción del valor de SWCC basado en D60 y P200PI. ........... 74

Grafico N° 2.9 Modulo Resiliente – Modelo de saturación para materiales de grano

fino .............................................................................................. 78

Grafico N° 2.10 Modulo Resiliente – Modelo de saturación para materiales de

grano grueso ............................................................................... 78

Grafico N° 2.11 Variación del grado de saturación con el tiempo ....................... 79

Grafico N° 2.12 Variación del grado de saturación con el tiempo. ...................... 80

Grafico N° 2.13 Procedimiento para la obtención del Módulo Resiliente, para un

determinado intervalo de tiempo en una sección cualquiera ....... 81

Grafico N° 2.14 Variación de los valores del Módulo Resiliente frente a los efectos

de congelamiento y descongelamiento durante el paso del tiempo

................................................................................................... 82

Grafico N° 2.15 Diagrama y matriz Tiempo-profundidad de coeficientes de ajustes

................................................................................................... 84

Grafico N° 2.16 Matriz de coeficiente de ajuste. ................................................ 84

Grafico N° 3.1 Resumen de datos de precipitación mensual acumulado en la

Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de

2013 y 2014 en (mm). ............................................................... 101

Grafico N° 3.2 Resumen de datos de temperatura promedio mensual en la

Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de

2013 y 2014 en grados Fahrenheit. ........................................... 105




14

LISTA DE GRÁFICOS

Grafico N° 3.3 Resumen de datos de nubosidad promedio diario en la Estación

CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y

2014 en porcentaje ................................................................... 107

Grafico N° 3.4 Resumen de datos de promedio de Cielo Claro diario en la Estación

CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez, para el periodo de 2013 y

2014 en porcentaje. .................................................................. 108

Grafico N° 3.5 Resumen de datos de viento promedio diario en la Estación

CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y

2014 en millas por hora ............................................................. 111

Grafico N° 3.6 Resumen de datos de Salida y Puesta de Sol promedio diario en la

estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de

2013 y 2014 en horas decimales............................................... 112

Grafico N° 3.7 Datos de Humedad Media Mensual para el periodo 2013 y 2014 en

la estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez y SENAMHI

estación Campo de Marte ......................................................... 115

Grafico N° 3.8 Datos recopilados del Proyecto “PER/98/G31. ......................... 120

Grafico N° 4.1 Esquema conceptual del proceso de diseño MEPDG ............... 139

Grafico N° 4.2 Histograma normalizado de frecuencias Camión T2S3 (Clase 9) –

Eje Simple ................................................................................. 145

Grafico N° 4.3 Histograma normalizado de frecuencias T2S3 (Clase 9) – Eje

Simple. ...................................................................................... 145

Grafico N° 4.4 Histograma normalizado de frecuencias T2S3 (Clase 9) – Eje

Simple ....................................................................................... 145

Grafico N° 4.5 Predicción de IRI. ..................................................................... 152

Grafico N° 4.6 Predicción de agrietamiento longitudinal................................... 152

Grafico N° 4.7 Predicción de agrietamiento piel de cocodrilo. .......................... 153

Grafico N° 4.8 Predicción de agrietamiento térmico. ........................................ 153

Grafico N° 4.9 Predicción de deformación permanente (pulg). ........................ 154




15

LISTA DE SÍMBOLOS Y SIGLAS


AASHTO American Association of State and Highway Transportation Officials

(Asociación Americana de Oficiales de Carreteras Estatales y de

Transportes).

AASHO American Association of State and Highway Officials (Asociación

Americana de Oficiales Estatales de Carreteras).

CBR California Bearing Ratio (Relación de Soporte de California).

CMS The Climatic-Materials-Structural Model (Modelo Estructural Clima-

Materiales)

CRREL Frost Heave and Thaw Settlement Model (Modelo de Verificación

de Heladas & asentamiento por deshielo).

ESAL Equivalent Single Axle-Load (Equivalente equivalentes de carga).

EICM Enhanced Integrated Climatic Model (Enhanced Integrated Climatic

Model).

FHWA Federal Highway Administration (Administración Federal de

Carreteras).

FEA Finite Element Analysis (Análisis de Elementos Finitos).

Fenv Factor Environmental (Factor Ambiental).

FEM Finite Element Method (Método de Elementos Finitos).

FF Factor for frozen (Factor de congelamiento).

FR Factor for recovering (Factor de recuperación).

FU Factor for unfrozen (Factor de descogelamiento).

HMA Hot Mix Asphalt (Mezcla asfáltica en caliente).

IRI International Roughness Index (Indice de rugosidad internacional).

ID Infiltration and Drainage Model (Modelo de Infiltración y drenaje).

LTPP Long-Term Pavement Performance Program (Programa de

Desempeño del Pavimento a Largo Plazo.).

MEPDG Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide (Guía de Diseño de

Pavimento Mecanístico-Empírico).

METAR Informes Meteorológicos de Rutina Aeronáutica.

M-E Mecanístico-Empírico

Mr Módulo Resiliente.

MTC Ministerio de Transporte y Comunicaciones.




16


NCHRP National Cooperative highway Research Program (Programa

Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras).

PCA Pavimento de Concreto Asfaltico.

PCH Pavimento de Concreto Hidraulico.

SHRP Strategic Highway Research Program (Strategic Highway Research

Program).

SWCCP Soil Water Characteristic Parameters (Parámetros de la Curva

Característica Suelo – Humedad).

TMI Índice de Humedad de Thornthwaite.




17

INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

El crecimiento de un país se ve estrechamente relacionado con el desarrollo de

su población y esta requiere comunicación para poder enfrentar los rápidos

cambios del mundo globalizado, en el caso de una nación requiere principalmente

infraestructura como arterias de comunicación que sean duraderas y que brinden

un adecuado servicio al transporte.

Actualmente el Perú cuenta con más de 140 mil kilómetros de carreteras en todo

el sistema nacional de carreras (SINAC) de los cuales 25 mil kilómetros

pertenecen a la red vial nacional, la cual demanda una inversión anual más 6 mil

millones en construcción, mejoramiento, rehabilitación y operación según Provias

Nacional al 2014. Por tanto una responsabilidad de los profesionales es

preocuparnos de velar por la optimización de los recursos con el apoyo de nuevas

tecnologías sin alterar la calidad del servicio e inclusive mejorándolo.

En base a lo indicado, la presente investigación busca fomentar el desarrollo de

la nueva guía de diseño mecanístico-empírico (MEPDG) – AASHTO 2008 en

nuestro país, reconocido por sus avances en materia de análisis y predicción de

deterioros de pavimentos.

Una de las limitantes para la aplicación del diseño MEPDG en nuestro medio es

la extensa data climática requerida, esto se debe principalmente por los factores

horarios como la precipitación, temperatura, nubosidad y velocidad del viento; el

análisis de estos parámetros nos sumerge en la búsqueda de la concepción del

EICM (Enhanced Integrated Climate Model) el cual integra estos parámetros al

análisis del pavimento y forma parte de la metodología MEPDG.

La implementación del modelo EICM estuvo ligado a la búsqueda de la data

climática suficiente para garantizar su funcionalidad en el diseño de pavimentos

en el Perú, como también introducir aspectos teóricos que busca dar a conocer el

comportamiento del pavimento frente agentes medioambientales.




18

CAPÍTULO I: ESTADO DEL ARTE

1. CAPÍTULO I: ESTADO DEL ARTE

1.1 EVOLUCIÓN DE LOS DISEÑOS DE PAVIMENTO ASFALTICO

En los siglos XVII y XVIII debido a la prosperidad de los países europeos, el

incremento comercial e incremento de tráfico de viajeros, produjeron un nuevo

auge en la construcción de carreteras de calidad.

El perfeccionamiento de los métodos y técnicas de construcción basados en

criterios empíricos fue desarrollado en las tres primeras décadas del siglo XIX por

dos ingenieros británicos, Thomas Telford, John Loudon McAdam, Así como un

ingeniero de caminos francés, Pierre Marie Jerome Trésaguet quienes mantenían

las siguientes posturas.

Pierre Marie Jerome Trésaguet (Francia, 1746-1796), utilizaba capas de áridos

cuya granulometría iba aumentando con la profundidad, cada capa mantenía una

pendiente de bombeo con la finalidad de mejorar la evacuación de las aguas hacia

los flancos del camino, con un ancho de 540 mm y 250 mm de espesor total de

pavimento; conformado por tres capas (Figura N°1.1): Cimiento ( base de piedras

gruesas), capa de regulación (capa intermedia con fragmentos de piedra) y capa

de rodadura (capa de rodadura de un espesor de 75mm formada elementos más

pequeños) (Ceña, 2015, pág. 6).

Figura N° 1.1 Sección Transversal del pavimento Trésaguet Fuente: (Ceña, 2015)

El ingeniero británico John Loudon McAdam (Escocia, 1756-1836). Concebía la

calzada como un elemento de distribución de cargas de tráfico y sostenía el

drenaje como elemento fundamental en la resistencia del pavimento. Su

metodología consistía en disponer piedras trituradas en capas de 100 y 50 mm de

espesor como se muestra en la Figura N°1.2.




19


Cada capa era compactada manualmente y luego apisonada con rodillos

trasladados por caballos; estos caminos macanidamizados o macadam era norma

general en Gran Bretaña hasta la llegada de los vehículos, el elemento de goma

en la llantas originaban un descorche de la superficie de piedras y originaba

baches y socavones (Montero, 2012, pág. 52). El problema condujo en la

búsqueda de mejora de la superficie, tales como el asfalto.

Figura N° 1.2 Secció del pavimento Macadam típico, usado como norma General en Gran Bretaña por los siglos XIX

Fuente: Elaboración Propia

Los pavimentos macanizados se adoptó en casi todas partes, sobre todo en

Europa y Estados Unidos; sin embargo, los cimientos no pudieron resistir el

incremento de carga generados vehículos pesados usados especialmente en la I

Gerra Mundia, como alternativa frente a esta deficiencia fue la adopción del

sistema diseñado por Thomas Telford (Escocia, 1757-1834) ya que proporcionaba

una mejor distribución de esfuerzos debido al espesor del paquete estructural y la

distribución granulométrica de los materiales en cada capa.

Figura N° 1.3 Sección Transversal del pavimento Telford Fuente: (Ceña, 2015).

A B C

Capas (mm) 100 - 50 100 100

Particulas (mm) <25 <75 <75

Pendiente Bombeo

Pendiente en la subrasante

Pavimento Macadam Muestra

250 a 300 mm

250 a 300 mm

0.75%




20


El pavimento propuesto por Telford conformaba: una capa base de 175 mm

(piedras de gran tamaño hincadas a mano), la capa intermedia también de 175

mm (formada por piedra troceada de tamaño menor o igual a 62.5 mm) y una capa

de rodadura de 25 mm (hecha con gravilla). El ancho total era de 5,4 m (Ceña,

2015, pág. 7) mostrado en la Figura N°1.3.

Al final del siglo XIX, con la introducción del automóvil encadenó una serie de

medidas correctivas en las carreteras existentes. Se consolidó en diversos países

el uso del alquitrán y aceites como aglomerantes de superficie y soportes de

penetración en el firme, aunque ya se habían empezado a utilizar con anterioridad.

El crecimiento vehicular aumentó considerablemente después de la segunda

guerra mundial (1939-1945). Trayendo consigo nuevos retos que permitan brindar

un tránsito cómodo y resistente, así como la optimización de los recursos en la

construcción; estos problemas se reflejan en la búsqueda de metodologías de

diseño y evaluación de pavimentos tanto analíticos y mecanísticos. Aunque los

diseños han venido evolucionando con el apoyo de los avances tecnológicos, el

empirismo sigue desempeñando un papel importante, incluso hasta la actualidad.

Método Empírico

Se denomina método empírico porque se fundamentó específicamente en la

comparación de pavimentos similares que tuvieron una buena duración, además

se introduce las características de resistencia del suelo.

Los diseños sin una prueba de resistencia estaban basados en principios

geotécnicos, principalmente a la clasificación de suelos por “Índice de grupo”. El

índice de grupo de un suelo aumentaba a medida que disminuye su calidad, por

lo tanto a sub-rasantes de alto índice de grupo le corresponderán grandes

espesores de pavimentos.

El método empírico con una prueba de resistencia, contempla la proyección de

espesor de pavimentos correspondiente a la Relación de Soporte California

(CBR), definida como la resistencia a la penetración de un suelo e implementada

por primera vez por el Departamento de Carreteras de California en 1929 (Porter,

1950, pág. 461).




21


La evaluación de la carga en sus inicios era muy precaria, basados únicamente

en conteo de vehicular, la introducción de factores destructivos como la carga

originaron muchos métodos de diseño en su momento.

La desventaja de un método empírico es que únicamente se puede aplicar a un

determinado conjunto de condiciones ambientales, materiales y de carga. Si se

cambian estas condiciones, el diseño ya no es válida, y un nuevo método debe

desarrollarse a través de ensayo y error para ser coherente a las nuevas

condiciones.

Métodos límite de falla por corte

Se utilizó para determinar el espesor de los pavimentos de manera que no se

produzcan fallos de cizallamiento. Las principales propiedades de los

componentes de pavimentos y suelos de sub-rasante a tener en cuenta con esta

metodología son su cohesión y ángulo de fricción interna (Barber, 1946). Estos

métodos fueron revisados por Yoder (1959) en sus Principios de libros de Diseño

de Pavimentos; Sin embargo, no se menciona en las versiones posteriores, esto

no es sorprendente, ya que, con mayor velocidad y el incremento del volumen de

tráfico, los pavimentos deben ser diseñados para el confort de conducción y no

para apenas prevenir fallas de cortante (Huang, 2004, pág. 14).

Método límite por deflexión

El método límite por deflexión se utiliza para determinar el espesor de los

pavimentos de manera que la deflexión vertical no excederá el límite permitido

0.25 in (6.35 mm) (U.S. NAVY, 1953). El uso de deflexión como un criterio de

diseño tiene la ventaja evidente que se puede medir fácilmente en el campo.

Desafortunadamente, las fallas del pavimento son causadas por estrés y las

tensiones excesivas en lugar de deflexiones (Huang, 2004, pág. 14).




22


Métodos de regresión basada en pruebas de rendimiento de pavimento o

Road Test

Posterior a la segunda Guerra mundial, fue necesario el estudio de los efectos de

las cargas en los pavimentos, teniendo gran influencia para el desarrollo de

ensayos a escala natural, que ha servido como fuente para las metodologías

actuales, los métodos más conocidos desarrollados son:

Carretera Experimental de Maryland (USA)

Carretera Experimental WASHO (USA)

Carretera Experimental LARR (ALEMANIA)

Experimento Vial de la AASHO (USA)

En síntesis las carreteras experimentales, constituyó la principal fuente de

evolución del conocimiento para poder predecir su comportamiento de forma

empírica, donde en general cada experimento intenta controlar mayores variables

que afectan el pavimento.

Posteriormente se desarrolló el proyecto vial AASHO, basado en la performance

de ensayos de rendimiento, desarrollado en Illinois, Estados Unidos de Norte

América, el cual consistió en un ambicioso programa de investigación científica

con ensayos a escala real durante 2 años (1958 – 1960), orientado a desarrollar

una metodología empírica que permita diseñar estructuras de pavimentos que

tengan un comportamiento previsible y confiable durante todo su ciclo de vida.

Las principales características de los ensayos de prueba AASHO, se presentan a

continuación a manera de antecedente resaltando los logros obtenidos:

La infraestructura del proyecto se basó en la construcción de seis (06) circuitos de

prueba (ver figura 1.4), donde se buscó determinar el comportamiento del

pavimento frente los números de repeticiones de carga a las cuales fueron

sometidos.




23


Figura N° 1.4 Experimento vial de la AASHTO y las Guías de diseño AASHTO Fuente: (Corredor, 2008, pág. 4).

Dentro de los circuito mostrados, se ejecutaron alrededor de 468 secciones de

prueba, a lo largo del tramo, con espesores variables (carpeta asfáltica, base y

súbase) mostrados en el Cuadro N°1.1; sin embargo una de las condiciones

básicas de proyecto consistió en mantener constante el tipo de material de la

subrasante, las características son mostrados en el Cuadro N° 1.2.

Cuadro N° 1.1 Resumen de las secciones estructurales en pavimento flexible, AASHO

Fuente: (Corredor, 2008, pág. 6)




24


Cuadro N° 1.2 Características de la subrasante, AASHO.

Fuente: (Corredor, 2008)

Las cargas que fueron aplicadas, son mostradas en la Figura 1.5, donde se puede

observar que existieron dos tipos de carga por circuito, pero en carriles diferentes,

en ningún momento circularon sobre un mismo carril cargas diferentes.

Figura N° 1.5 Tipos de cargas utilizado en los circuitos experimentales AASHO Fuente: (Corredor, 2008, pág. 9)




25


Como se puede apreciar, esta metodología pone a prueba el comportamiento del

pavimento frente a condiciones específicas, tales como una única condición clima

(Ottawa – Illinois), el empleo del mismo material para la subrasante a lo largo de

los circuitos de prueba y características de cargas muy diferentes a la actualidad.

Figura N° 1.6 Condiciones de la época para la creación de la metodología AASHO Fuente: (Corredor, 2008, pág. 5)

A fin de poder utilizar los resultados obtenidos al cambiar las condiciones de

prueba señaladas, fue necesario investigaciones complementarias que

modificaban la estructura de las ecuaciones que gobernaban el comportamiento

evaluado.

Los resultados de estos ensayos fueron publicado como la “Interim Guide for the

Design of Rigid and Flexible Pavements” (Guía Preliminar para el Diseño de

Pavimentos Rígidos y Flexibles), posteriormente en 1972 se publica una Segunda

versión de ésta Guía Preliminar. En 1986 el método AASHTO comenzó a introducir

conceptos mecanicistas para adecuar algunos parámetros a secciones diferentes

a las que imperaron en el lugar del ensayo original.




26


En 1993 después de la realización de investigaciones y ensayos adicionales

AASHTO publica la última versión de ésta Guía.

Si bien la metodología de diseño implantada en 1972 con la publicación por

AASHTO de la Guía de Diseño para Pavimentos Flexibles, es de carácter empírico

y no incorpora procedimientos mecanísticos. Con la Guía de Diseño de 1993

indirectamente usa procedimientos mecanísticos para evaluar el deterioro debido

al clima y establecen coeficientes para drenaje y transferencia de cargas. Así

mismo, el empleo del Módulo de Resiliencia para caracterizar las propiedades de

los materiales introduce el concepto de caracterización por un módulo cuasi-

elástico (MTC, 2013).

El problema de este enfoque de diseño, consiste en que siempre estará limitado

por los tipos de suelos considerados, métodos constructivos, configuraciones

vehiculares de la época, etc., tal como se muestra en la Figura N°1.6.

Figura N° 1.7 Esquema que muestra las limitaciones de los ábacos de diseño AASHTO Fuente: (Garnica & Correa, 2004)




27


Según señaló Garnica & Correa, 2004, “como resultado, los ábacos de diseño de

esos métodos siempre estarán limitados, por ejemplo, en los niveles máximos de

tránsito para una buena confiabilidad (Figura N° 1.7). Todo lo que se haga por

arriba de los niveles que se consideraron en el tramo de prueba es pura

extrapolación y, en cierto sentido, también sola especulación. Además, con

avance de la tecnología y la incorporación de nuevos materiales no permite

incorporarlos directamente; reflejando la limitación de modelos empíricos, lo que

vuelve un proceso poco eficaz y eficiente”.

Método Mecanístico - Empírico

La práctica actual se basa en métodos básicamente empíricos, en donde el

diseño se respalda en propiedades físicas de los materiales, y algún índice de

resistencia de soporte del suelo como lo es el CBR (CBR por sus siglas en inglés,

California Bearing Ratio).

En estricto al método AASHTO - 1993, se le puede considerar como empírico en

el sentido en que su aplicación está rigurosamente restringida a las condiciones

locales para su calibración; sin embargo, ya en las últimas versiones se introduce

conceptos mecanicistas como el Módulo Resiliente.

En el mejor de los casos, existen métodos de diseño denomido semiempíricos, o

empírico-mecanicistas, basado en la mecánica de los materiales que relaciona

una entrada, tal como una carga de la rueda, a una respuesta del pavimento como

salida, tales como deformaciones o tensión.

Estos resultados se emplea en los modelos empíricos de desempeño del

pavimento, mediante un proceso de calibración se logra determinar los valores de

respuesta, se utilizan para predecir el desempeño del pavimento a lo largo de su

vida útil, algunos de los métodos más conocidos son:

- Método Shell, 1977

- Método del Instituto del Asfalto

- Método MEPDG – AASHTO 2008, Esta metodología será ampliada en el

Capítulo II




28


La Figura N° 1.8 ilustra la evolución de la metodología antes vista, el cual tiene

una marcada tendencia hacia adoptar métodos netamente empíricos; sin

embargo, en la actualidad se ha venido demostrando gran eficacia en los diseños

con metodologías Mecanísticos-Empíricos, por lo que en muchos países lo vienen

implementando.

Figura N° 1.8 Evolución de las Metodologías de Diseño de Pavimento

Fuente: (Garnica & Correa, 2004, pág. 3)

Otros desarrollos

Otras novedades en el diseño de pavimento flexible incluyen la aplicación de los

programas de ordenador, la incorporación de la capacidad de servicio, fiabilidad,

y la consideración de la carga dinámica




29


1.2 GEOGRAFIA Y LA VARIEDAD DE CLIMATICA EN EL PERÚ

El tipo de respuesta del pavimento frente a las condiciones de esfuerzos

sometidos por los ciclos de carga y descarga del tráfico para un determinado tipo

de suelo, está relacionado directamente por la condición climática del entorno, y

su consideración en los diseños de pavimentos ha constituido un desafío en el

proceso evolutivo de las metodologías.

El Perú es uno de los países con mayor variedad climática en el mundo, respecto

a su ubicación geográfica y por estar cerca de la línea ecuatorial le debe

corresponder un clima netamente tropical, sin embargo, existen principalmente

algunos factores que influyen en la variedad climática.

La Cordillera de los Andes que constituye una barrera climática que dificulta la

libre circulación de masas de aire trayendo humedad a las partes altas de los

Andes, en especial a las vertientes orientales, y por consecuencia generalmente

no existe presencia de lluvias en la costa litoral. La Corriente Peruana o la de

Humboldt que se desplaza cerca de la costa del pacifico con aguas relativamente

frías por debajo de la temperatura del agua.

Estos accidentes, más el anticiclón del Pacífico sur en esta parte del continente,

originan una disminución de las temperaturas promedio anuales de unos diez

grados centígrados en la costa y una gran variedad de climas simultáneos en todo

el país.

Por otro lado la geografía del Perú constituye una limitante en el desarrollo de

carreteras viales en relación a otras economías internacionales. En la costa debida

a su condición desértica y relativamente plana podemos observar las condiciones

favorables que ha permitido un rápido crecimiento; sin embargo la tecnología del

pavimento se ve condicionado por las altas temperaturas principalmente en el

norte del país y heladas en las partes altas.

El acceso hacia la sierra del país mediante carreteras de penetración consiste en

enfrentarnos a nuevos agentes climáticos como la congelación y precipitación, así

mismo el relieve peruano es determinante en el incremento de los costos de




30


construcción, por actividades adicionales como corte de taludes, túneles,

movimiento de tierra y el manejo de un adecuado drenaje a lo largo de las

carreteras.

Finalmente en la selva peruana, nos enfrentamos a nuevos problemas, debido a

las fuertes precipitaciones, altas temperaturas y la condición de suelo

desfavorable, además considerando el relieve llano que hacen muchas veces

imposible crear un sistema de drenaje apropiado.

Definitivamente esta característica especial de variedad de climas y relieve

terrestre que se generan en el Perú hace más compleja e interesante la correcta

aplicación de la tecnología de los pavimentos; resultando un reto para la ingeniería

peruana (Huaman, 2011, pág. 4).

1.3 METODOLOGÍA DE DISEÑO DE PAVIMENTOS ADOPTADAS POR EL

PERÚ

El diseño de los pavimentos es un acto de optimización de recursos que busca

determinar la relación más económica de las capas del pavimento (espesores de

pavimento y calidad de material) para adaptarse a la base del suelo y poder resistir

los factores de tráfico de cargas repetitivas, con lo que se genera una cantidad de

daño que se acumula para causar un fallo del pavimento en su etapa final de

diseño.

La estructura debe ser capaz de soportar hasta un nivel de serviciabilidad

determinado para un periodo de tiempo estimado denominado periodo de diseño,

es decir “el periodo de diseño” debe ser entendido como el período en el que un

pavimento no necesita una reconstrucción o reparación importante.

De lo anterior, se puede inferir que los pavimentos están "diseñados para fallar,

ya que, es un hecho que la carga de tránsito que se acumula con el tiempo

conduce a un deterioro inaceptable en algún punto del tiempo (Ullidtz, 1987).




31


Para el diseño de pavimento de concreto asfaltico la normatividad peruana adopta

los siguientes procedimientos, para niveles de tráfico menores a 30E+6 Ejes

Equivalentes (MTC, 2013, pág. 149):

a. Método AASHTO Guide for Design of Pavement Structures 1993

b. Análisis de la Performance o Comportamiento del Pavimento durante el

periodo de diseño

Método AASHTO Guide for Design of Pavement Structures 1993

Se basan en:

- Las cargas de tráfico vehicular impuestas a los pavimentos (Ejes

equivalentes).

- Las características del terreno de fundación (Valor de CBR de la sub-

rasante)

- Determinar el Número Estructural (NS) de diseño.

El cálculo del NS se efectúa a partir de la siguiente ecuación de diseño:

07.8)(*32.2

)1(

10944.0

5.12.420.0)1(*36.9*)( 10

19.5

10

101810

MRLog

SN

PSILog

SNLogSoZrWLog

Donde:

W18 : Numero proyectado de carga equivalente de 18 kip (18000 lb.) de

aplicación de carga axial simples

Zr : Desviación estándar normal para el nivel de confiabilidad de

So : Error estándar combinado del trafico proyectado y del

comportamiento proyectado

PSI : Diferencia entre índice de serviciabilidad inicial po, y el índice de

serviciabilidad terminal.

MR : Modulo resiliente promedio (Ksi)

SN : Numero estructural indicativo del espesor total del pavimento

requerido




32


Los espesores finales de cada capa, se determinan empleando siguiente

expresión también propuesta por la AASHTO, la cual comprende los

coeficientes de transformación para cada tipo de capa; para la

transformación del número estructural en capas granulares y carpeta de

rodadura, se empleó la expresión siguiente:

SN = a1*D1 + a2*D2*m2 + a3*D3*m3

Donde:

ai = Coeficiente de la capa “i”

Di = Espesor de la capa “i”

mi = Coeficiente de drenaje de la capa “i”

Análisis de la Performance o Comportamiento del Pavimento durante el

periodo de diseño

Este método de dimensionamiento considera las características elásticas de los

materiales constituyentes del pavimento, permitiendo establecer criterios de

ruptura no solamente por deformación plástica, sino también aquellos que resultan

en el proceso de fisuración por fatiga de las capas del pavimento.

La verificación estructural se basa en el análisis racional de las estructuras, a partir

del cálculo de las tensiones y deformaciones que actúan en las capas de un

sistema estratificado, solicitado por cargas exteriores. Los fundamentos de esta

técnica son dictados por los principios clásicos de la Mecánica de los Pavimentos

y de la Teoría de la Elasticidad.

Es importante señalar que en este procedimiento propuesto por la normatividad

peruana tiene muchas limitaciones para considera los factores climáticos en el

diseño del pavimento, por lo que no se garantiza un adecuada vida útil del

pavimento.




33


1.4 IMPLEMENTACIÓN DE LA METODOLOGÍA MEPDG EN

LATINOAMERICA

Las diversas metodologías mostradas anteriormente marcan las tendencias de los

diseños de pavimentos, apreciándose claramente la orientación hacia las

metodologías Mecanísticos - Empíricos.

La Guía de Diseño de Pavimentos Mecanístico-Empírico (MEPDG) es una

herramienta completa para el análisis y diseño de pavimentos, existen muchas

investigaciones en diferentes países cuyos propósitos son conocer esta

metodología, evaluar frente a métodos tradicionales, implementarlas a su realidad

mediante calibraciones de ecuaciones de desempeño, entre otros; cabe resaltar

que siendo Estados Unidos el desarrollador de esta metodología aún no logran

adoptarla en todos sus estados, sin embargo existe investigaciones buscando una

implementación a su realidad; si bien las bondades de esta metodología son

alentadoras existen algunos retos como nación que se tiene que asumir

previamente.

Un estudio realizado en el 2013 señala la aplicabilidad del MEPDG en

Latinoamérica y describe los avances realizados en el proceso de implementación,

como resultados se identificaron las principales limitaciones con los que cuenta

cada país (Chang, Aplicabilidad del Método Mecanístico-Empírico de Diseño de

Pavimentos (MEPDG) AASHTO 2008 en Latinoamérica, 2013), los cuales son

señaladas a continuación:

Falta de conocimiento del MEPDG 2008

Calibración de los modelos de predicción del comportamiento del

pavimento

Acceso al software del MEPDG 2008

Falta de equipos de laboratorio para ensayos de materiales

Falta de información climática detallada

Ausencia de datos de tráfico para generar los espectros de carga

Apoyo de las entidades gubernamentales




34


A pesar de las limitaciones mostradas, países como Argentina, Chile, Costa Rica

y Colombia están haciendo los esfuerzos suficientes para poder implementar esta

metodología.

En Argentina encontramos estudios sobre calibración del modelo para pavimentos

rígidos en la zona centro-norte del país, laboratorios con ensayos para calibración

del método así como también elaboración de archivos climáticos para diferentes

regiones.

El panorama es similar en Chile donde existen investigaciones relacionadas a la

calibración de modelo de deterioro de pavimento, comparación con metodologías

tradicionales como el AASHTO 93, desarrollo de base de datos de espectro de

carga para sus vías principales entre otros.

Uno de los países que actualmente viene sorprendiendo en materia de

implementación de tecnología de pavimentos es Costa Rica, donde se viene

invirtiendo considerablemente en laboratorios con tecnología de punta,

preocupándose también por la calibración del MEPDG en su país, además de

establecer más de 30 secciones de control en pavimentos nuevos y rehabilitados

con fines de monitoreo y calibración del MEPDG.

Colombia por su parte, cuenta con una base de datos sobre archivos climáticos

en varias condiciones climáticas en su sector, además de implementar cursos en

posgrado y maestrías relacionados a la metodología.

Como vemos en nuestro entorno más cercano en Latinoamérica están adoptando

y reuniendo experiencias sobre la presente metodología, es entonces el momento

de aprender de estas experiencias y preocuparnos por la implantación de nuevas

tecnologías en nuestro país, el cual ayuden a determinar estructuras más

confiables en nuestro sistema vial.




35

CAPÍTULO II: MARCO TÉORICO

2. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO

2.1 DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS PAVIMENTOS

Definición de pavimentos

Los pavimentos, son estructuras formadas por una carpeta de rodadura y un

conjunto de capas granulares, simples o tratadas, que descansan sobre el suelo

de cimentación, también conocido como subrasante.

El pavimento está diseñado para transferir y distribuir cargas vehiculares, durante

un periodo de tiempo previamente establecido. Dado que, los esfuerzos

producidos por el paso de las cargas vehiculares decrecen con la profundidad y

se deben colocar los materiales de mayor capacidad portante en las capas

superiores en donde toda la estructura trabaja para proteger al suelo natural y

mantener una buena comodidad y seguridad para el tránsito de vehículos

(Becerra, 2012, pág. 5).

Clasificación de pavimentos

Pavimentos de concreto asfaltico

Es aquella estructura conformada por una carpeta de rodadura de concreto

asfáltico, una capa de base y subbase mostrado en la Figura N° 2.1.

Figura N° 2.1 Sección típica de los Pavimentos de concreto asfáltico Fuente: (Becerra, 2012)




36


La carpeta de concreto asfaltico tiene baja rigidez por lo que absorbe las cargas

vehiculares y transmiten los esfuerzos hacia las capas inferiores lo cual trae como

consecuencia mayores tensiones en la subrasante, es decir concentra la carga

que transmite el neumático en contacto con el pavimento, en las zonas localizadas

como se muestra en la Figura N° 2.3.

Se diseñan generalmente para periodos de 10 a 20 años de vida útil comúnmente

y tienen bajo costo de construcción inicial pero alto costo en mantenimiento a largo

plazo.

Pavimentos de concreto hidráulico

Es Aquella estructura conformada por una carpeta de rodadura de concreto

hidráulico y una capa de subbase como se muestra en la Figura N° 2.2.

Figura N° 2.2 Sección típica de los Pavimentos de concreto hidráulico Fuente: (Becerra, 2012)

La losa, debido a su rigidez y alto módulo de elasticidad, absorbe gran parte de

los esfuerzos que se ejercen sobre el pavimento lo que produce una buena

distribución de las cargas de los neumáticos, dando como resultado tensiones

bajas en la subrasante como se muestra en la Figura N° 2.3.

Se diseñan comúnmente para 20 a 30 años de vida útil y tienen un alto costo de

construcción inicial pero bajo costo en mantenimiento por no ser muy constantes.




37


Figura N° 2.3 Distribución de esfuerzos en PCA y PCH.

Tipos de pavimento de concreto hidráulico:

Pavimentos de concreto simple

- Sin pasadores

- Con pasadores

Pavimentos de concreto reforzado con juntas

Pavimentos de concreto con refuerzo continuo

Fuente: (Carlos & Gema, 2013, pág. 27)

Diagrama de transferencia de carga del PCA

Diagrama de transferencia de carga del PCH




38


2.2 METODOLOGÍA DE DISEÑO DE PAVIMENTO MECANÍSTICO-

EMPÍRICO

2.1.1 Planteamiento de diseño

Perspectiva General

Para el diseño de pavimentos, la metodología MEPDG cuenta con un

procedimiento iterativo de análisis, a diferencia de la metodología AASHTO 1993,

esta metodología muestra como resultados indicadores de deterioro de pavimento

durante el periodo de diseño dado y no espesores de capas estructurales.

Figura N° 2.4 Diagrama de flujo conceptual de las tres etapas del proceso de Diseño/Análisis para la metodología MEPDG Fuentes: (Chang, 2011)

El método requiere la caracterización del tránsito por medio de espectros de carga,

las propiedades mecánicas de los materiales y utiliza el Modelo Climático

Integrado Mejorado (EICM) para predecir el perfil de temperatura a través de la

estructura de pavimento, el contenido de humedad y las condiciones de

congelamiento de las capas granulares y subrasante (Saldaña, 2013).

NO

SIDistorsión;

Ahuellamiento

Escalonamiento

Fisuramiento

Relacionado

con la Carga

ET

AP

A 1

- E

VA

LU

AC

IÓN

ET

AP

A 2

- A

NÁ

LIS

ISE

TA

PA

3 -

SE

LE

CC

IÓN

DE

ES

TR

AT

ÉG

IA

¿Se han cumplido

los Criterios de

DIseño?

Análisis de Ingeniería y

ConstructibilidadAlternativa de Diseño Viable Análsisi de Costos de Cliclo de Vida

Polìticas y Decisiones

Seleccionar

Estrategia

Análisis de Confiabilidad

Rugosidad;

IRI

Modificar Caraterísticas del

Diseño o Materiales

Seleccionar Estrategias de

Diseño de Prueba del Pavimento

Calcular el Daño Incremental

Funciones de Transferencia de falla y

Modelos de Fallas del Pavimento

Fisuramiento No

Relacionado a la

Carga

Modelo de Respuesta del Pavimento

Calcular Esfuerzos , Deformaciones, Deflexiones

Diseño y análisis de la

Rehabilitación

Evaluación del Pavimento

Inventario de Fallas; Ensayos No

Destructivos; Ensayos de Calidad

al conducir; sondeos y Testigos;

Ensayos de Materiales

Materiales de Rehabilitación

/Reparación

Criterios de Diseño

Diseño y analisis de pavimentos nuevos

Investigaciones Locales

Sondeos y Ensayos de Campo, Ensayos de Suelos

en el laboratorio; Drenaje; Cambio de Volumen;

Levantamiento por Heladas

Materiales de Pavimentación

Criterios de Diseño

Datos de entrada para el diseño

Análsis del Clima/Medio Ambiente

Temperatura y Humedad

Análisis de Materiales Nuevos

Mezcla asf[altica en Caliente

Concreto de Cemento Portland

Materiales Cementantes

Materiales Granulares No Ligados

Materiales de Terraplén/Suelos

Análisis de Tráfico

Clasificación y Volumen del camión

Distribución de la Carga por eje

Proyecciones




39


De acuerdo al Figura Nº 2.4 se puede apreciar tres etapas que permiten enmarcar

el procedimiento de evaluación de los pavimentos utilizando la metodología

MEPDG, los cuales son:

Etapa 1 – Evaluación.

La etapa de evaluación corresponde analizar el terreno de fundación mediante

investigaciones sub superficial, sondeos y ensayos de suelo; se identifica la

información climática que afecta al pavimento (temperatura y humedad) y se

propone una estructura tentativa de los materiales en base a criterio profesional,

donde los espesores de las capas pueden ser determinados utilizando otras

metodologías (como el AASHTO 1993), finalmente deben de considerarse las

características de los elementos de drenaje a utilizar.

La optimización de materiales serán evaluados de acuerdo al comportamiento del

pavimento frente a los agentes externos de carga y condición climática en base a

criterios de desempeño a una determinada confiabilidad.

La Guía de Diseño describe cómo realizar el diseño del subdrenaje, incluyendo el

diseño hidráulico mediante el software “Requerimientos de pavimento en el

Drenaje” DRIP (Drainage Requirements in Pavement) de la FHWA (Administración

Federal de Carreteras) incluido en el software de la Guía de Diseño, lo que

conduce finalmente a la preparación de secciones transversales, con

características de drenaje adecuado.

Etapa 2 – Análisis.

Esta etapa de diseño se encarga de analizar el comportamiento estructural y

funcional del pavimento. La sección de prueba es analizada en forma gradual de

acuerdo a la respuesta del pavimento a medida que pase el tiempo, es decir, los

modelos de falla y los resultados del análisis de deterioro se acumulan durante el

periodo de vida útil y se toma decisiones que optimicen la sección de análisis.

Si el diseño de prueba no cumple con los criterios de desempeño, se hacen

modificaciones ya sea en las dimensiones o en la calidad de los materiales




40


inmersos en las capas, y se vuelve a ejecutar el análisis del comportamiento en el

tiempo hasta obtener un resultado satisfactorio.

Si las características del sub drenaje (por ejemplo, capa permeable) son incluidas,

las alternativas viables de drenaje deben ser seleccionadas y bien diseñadas

desde el punto de vista hidráulico y estructural. El empleo de estructuras de sub

drenaje no debe ser un sustituto de un mal diseño, las estructuras deben ser

adecuadas para que estos sistemas funcionen eficazmente. Las directrices sobre

la selección de material, construcción y mantenimiento de los sistemas de drenaje

son proporcionadas por la guía de diseño M-E.

Etapa 3 – Selección de Estrategia

En esta etapa el proceso de diseño incluye las actividades necesarias para evaluar

las alternativas estructurales que son viables, pudiendo ser estas dos o más según

el criterio del diseñador. Estas actividades incluyen un análisis técnico económico

durante el ciclo de vida.

Cabe señalar, si bien la metodología MEPDG describe y proporciona un método

específico que se puede utilizar para la definición del diseño alternativo o

recomendaciones para la rehabilitación de la estructura del pavimento, hay una

serie de consideraciones que se dejan al usuario para la determinación final.

Algunas de estas disposiciones corresponden al drenaje, fricción de la superficie

del pavimento y el nivel jerárquico de datos de entrada.

Niveles jerárquicos de los datos de entrada

Nivel de entrada 1: Este nivel representa el mayor grado de conocimiento sobre

el parámetro de entrada para un proyecto específico, pero tiene el más alto nivel

de costos de recopilación de información y pruebas para determinar el valor de

entrada. Este nivel debe ser utilizado para diseños de pavimentos donde se

presenten características inusuales, o bien para materiales o condiciones de

tráfico que estén fuera del espacio de inferencia considerado para desarrollar las

correlaciones y los valores por defecto incluidos en los niveles 2 y 3.




41


Nivel de entrada 2: el parámetro de entrada es calculado a partir de correlaciones

o ecuaciones de regresión, es decir, el valor del ingreso se calcula para datos

específicos o parámetros que son menos costosos de medir.

Nivel de entrada 3: En este nivel el parámetro de entrada está basado en valores

por defecto o estimados. Los datos de entrada del nivel 3 están basados en

valores globales o regionales por defecto, como por ejemplo el valor de la mediana

estadística de un grupo de datos con características similares. Este nivel tiene el

menor grado de conocimiento sobre el parámetro de entrada para el proyecto

específico pero tiene los costos más bajos de ensayos y recopilación de datos.

2.1.2 Comportamiento del pavimento.

Determinar el comportamiento de pavimento, consiste en predecir el carácter

funcional, desempeño estructural y la seguridad. La Metodología MEPDG se

centra principalmente en el comportamiento estructural y funcional.

Comportamiento Estructural

El comportamiento estructural del pavimento de concreto asfaltico se encuentra

modelado por la metodología MEPDG en base a los deterioros por fatiga, daño

por fisuramiento térmico y ahuellamiento.

Los deterioros se predicen mediante el empleo de conceptos mecanicistas, esto

significa que el procedimiento de diseño y análisis calcula la respuesta del

pavimento (esfuerzos, deformaciones y deflexiones) y utiliza esas respuestas para

calcular el incremente de daño a través del tiempo. Este procedimiento relaciona

empíricamente el daño acumulado a los deterioros o fallas observadas en el

pavimento (Chang, 2011, pág. 17).

Comportamiento Funcional

El comportamiento funcional del pavimento está relacionado principalmente por la

textura, fricción superficial y el diseño geométrico, la MEPDG asume un adecuado

diseño geométrico acorde con velocidades de diseño y se centra principalmente

por el servicio que brinda la vía a los usuarios.




42


En versiones anteriores del AASHTO, el comportamiento funcional del pavimento

estaba ligado al confort, para lo cual fue necesario el desarrollo del concepto de

serviciabilidad, para cuantificarlo, creándose posteriormente el concepto del PSI

(Índice de serviciabilidad del Pavimento); sin embargo, debido al carácter subjetivo

de su medición fue necesario identificar otro indicador.

En la Metodología MEPDG, el indicador que determina el comportamiento

funcional del pavimento es la rugosidad según lo indicado por el Índice

Internacional de Rugosidad (IRI). El IRI se obtiene como resultado de las fallas

estructurales reflejadas en la degradación de la regularidad superficial, es decir,

la aparición de deterioros en la superficie resultará en el aumento de la rugosidad

por ente un aumento en el valor del IRI.

2.1.3 Confiabilidad de diseño

A pesar que los conceptos mecanicistas proporcionan una metodología más

precisa y realista para el diseño del pavimento, el método MEPDG considera

incertidumbres y variaciones en el diseño necesarios para que un pavimento

nuevo o rehabilitado pueda ser diseñado con el nivel deseado de confiabilidad.

La distribución temporal del error de predicción para una falla o IRI es una función

de múltiples errores según el tipo de medición, incluyendo:

Los errores en la estimación de las cargas de tráfico.

Las fluctuaciones en el clima durante muchos años.

Las variaciones en los espesores de la capa, propiedades de los

materiales y las características de la subrasante a lo largo del proyecto.

Las diferencias entre los materiales de diseñado y los materiales con los

que se construyó y otras propiedades de las capas.

Errores en la medición de la falla y las cantidades del IRI.

Errores y limitaciones en el modelo de predicción.

La confiabilidad ha sido incorporada como una solución analítica para cada

indicador de deterioro que permite al diseñador evaluar un nivel deseado. La

confiabilidad del diseño se define como la probabilidad (R) de los principales tipos




43


de falla e IRI sea inferior a un determinado nivel crítico (NC) por encima del período

de diseño.

R = P (Deterioro por encima del Periodo de Diseño<NC)

Tabla 2.1 Los tipos de falla considerada por la metodología MEPDG para Pavimentos de Concreto Asfaltico y niveles críticos de funcionamiento

Fuente: (AASHTO, 2008)

Para cada parámetro de entrada (i) requerido por metodología MEPDG con una

determinada variabilidad (Xi), existe una función de predicción de deterioro (Yd)

como se muestra:

Yd = F(Xi)

Así mismo, el nivel de confiabilidad se define para cada tipo de falla considerado

por la metodología, ver Tabla Nº 2.1, donde el nivel crítico para cada deterioro

(NCD) es asumido por el diseñador y como respuesta el software de diseño de la

metodología MEPDG determina el grado de confiabilidad (R) a un periodo

determinado.

R = P (Yd < NCD)

Esta predicción se basa en los valores de la media o en el promedio de todos los

datos iniciales, como se ilustra en la Gráfico Nº 2.1. Por lo tanto la predicción de

fallas e IRI representan el valor de la media que se pueden considerar con una

estimación de confiabilidad del 50% (es decir, hay una posibilidad del 50% que

ocurra un deterioro mayor o menor que la predicción de media).

Interestatal Primaria secundaria

1

IRI

Índice de Rugosidad Inicial

Regularidad superficial.

160 plg/milla

(2.53 m/Km)

200 plg/milla

(3.16 m/Km)

200 plg/milla

(3.16 m/Km)

2

Longitud de fisuramiento longitudinal

AC Surface Down Cracking

Agrietamiento de arriba hacia abajo

265 pies/milla

(50 m/km)

530 pies/milla

(100 m/km)

530 pies/milla

(100 m/km)

3

Fisuramiento piel de cocodrilo.

AC Bottom Up Cracking

Agrietamiento de abajo hacia arriba

5% (area del carril) 10% (area del carril) 10% (area del carril)

4

Longitud del Fisuramiento Transversal.

AC Thermal Fracture

Falla termica

500 pies/milla

(95 m/km)

800 pies/milla

(150 m/km)

800 pies/milla

(150 m/km)

5

Profundidad del ahuellamiento

Permanent Deformation

Deformación permanente

0.25 plg

(6 mm)

0.35 plg

(9 mm)

0.40 plg y otros

(10 mm)

Nivel critico o valor maximo al final de la vida util de diseñoNº Tipos de falla




44


La forma y el ancho de la distribución de la probabilidad de la variable aleatoria

(cada falla y el IRI en cuestión) son importantes y deben ser conocidas a priori en

este enfoque. Las fallas e IRI es aproximadamente una distribución normal en los

rangos de interés en el diseño. La desviación estándar para cada tipo de falla se

determina a partir del error de predicción del modelo (error estándar de la

estimación) de los resultados de la calibración para cada tipo de deterioro.

Grafico N° 2.1 Concepto de confiabilidad del diseño para la Regularidad Superficial (IRI).

Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

Cada modelo de deterioro fue calibrado por LTPP (programa de rendimiento del

pavimento a largo plazo) y otros datos de comportamiento de campo. Por ejemplo

supongamos el error de predicción del ahuellamiento, se obtuvo de la diferencia

entre los resultados del Ahuellamiento pronosticado y el Ahuellamiento medido en

todas las secciones de la base de datos.

A manera de ejemplo esta investigación muestra el desarrollo del nivel de

confianza para un determinado deterioro (agrietamiento longitudinal AC) basado

en la hipótesis de distribución normal, este procedimiento se basa en el análisis

de los resultados de las fórmulas de predicción y mediciones de las fallas en situ,

ver Gráfico Nº 2.2 y la estimación de los parámetros de la distribución de error

correspondiente.

IRI Inicial

IRI

Pro

no

stic

ado

IRI promedio

IRI critico

Predicción promedio R=50%

Predicciónde la confiabilidad R

Probabilidad de falla (α)

Confiabilidad R = (1-α)

Aplicaciones de carga




45


Grafico N° 2.2 Predicción versus resultados de medición de grietas longitudinales en pavimentos

de concreto asfaltico.

Fuente: MEPDG, AASHTO -2008.

Enfoque paso-a-paso para obtener parámetros de la distribución de errores

Paso 1 – Agrupación de datos según el nivel de agrietamiento pronosticado

Todos los puntos en la base de datos de calibración se dividieron en subgrupos

sobre la base del nivel de predicción del agrietamiento. El Cuadro Nº 2.1 muestra

los grupos creados después de inspeccionar los datos Agrietamiento Longitudinal

(predicción vs medición).

Cuadro N° 2.1 Definición de grupos de datos para fallas de agrietamiento longitudinal de CA.


Grupo Rango de predicción Log(Daño(%)) Numero de datos

1 <-2 33

2 -2 a -1 69

3 -1 a 0 118

4 0 a 1 125

5 >1 69




46


Paso 2. Calcular la estadística descriptiva para cada grupo de datos

Para cada grupo de agrietamiento pronosticado se calcula los siguientes

parámetros:

1. Predicción de grietas longitudinales daños (cada sección y grupo promedio).

2. Predicción de grietas longitudinales (cada sección).

3. Agrietamiento longitudinal medido (cada sección).

4. Error estándar de estimación para grietas longitudinales (cada grupo).

El Cuadro Nº2.2 presenta el resumen de los resultados de este análisis.


Paso 3. Determinar la relación para el error típico de estimación para grietas

longitudinales.

Basado en los datos del Cuadro Nº2.2, se desarrolló la relación (Gráfico Nº 2.3):

𝑆𝑒𝐿𝐶 = 200 + 2300/(1 + 𝑒1.07−2.165∗𝑙𝑜𝑔𝐷)

Donde:

SeLC = Error estándar estimado para el agrietamiento longitudinal.

D = Predicción de daño porcentual del agrietamiento longitudinal.

Grupo Predicción promedio de Log(Daño(%))

Desviación estandar (Agrietamiento

Longitudinal, ft/mi)

1 -2.65476 204.83

2 -1.4756 200.158

3 -0.41277 702.8633

4 0.427707 1104.719

5 1.561249 2497.457

Cuadro N° 2.2 Parámetros estadísticos calculados para cada grupo de datos (agrietamiento longitudinal).




47


Grafico N° 2.3 Error estándar del modelo de estimación para grietas longitudinales de CA Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

En este caso, el error típico de estimación incluye todas las fuentes de variación

relacionado con la predicción, que incluyan, al menos, los siguientes:

• Los errores asociados a los parámetros de caracterización de materiales

asumidas o medido para el diseño.

• asume los errores relacionados con el tráfico y las condiciones ambientales

durante el período de diseño.

• Modelo errores asociados con la predicción de agrietamiento de los

algoritmos y los datos de calibración correspondientes.

Paso 4. El análisis de confiabilidad

A partir de la siguiente ecuación, se puede realizar el análisis de confiabilidad para

agrietamiento longitudinal, TopDown (arriba hacia abajo), en pavimentos

asfalticos. El enfoque se basa en los resultados de la calibración y el análisis

determinista para grietas longitudinales, que se supone tendrá el valor promedio

esperado para la fatiga. El análisis de confiabilidad implica los siguientes pasos:




48


El modelo de agrietamiento longitudinal (TopDown), predice el nivel de

agrietamiento durante el periodo de diseño, mediante datos promedios

como entrada al sistema.

Calcular, para cada mes del período de análisis, Las grietas

longitudinales valor umbral para el nivel de confiabilidad deseado

utilizando la siguiente relación:

𝐶𝑟𝑎𝑐𝑘𝑇𝑜𝑝𝐷𝑜𝑤𝑛𝑅 = 𝐶𝑟𝑎𝑐𝑘̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅

𝑇𝑜𝑝𝐷𝑜𝑤𝑛 + 𝑆𝑒𝐿𝐶 ∗ 𝑍𝑅

Donde:

CrackTopDownR = El nivel de agrietamiento corresponde a la confiabilidad R, se

espera que no más de (100-R)% de las secciones en condiciones similares

tendrán nivel de agrietamiento longitudinal por encima CrackTopDownR .

Crack̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅TopDown=Estimación de agrietamiento esperado usando un modelo

determinístico con un promedio de valores de entrada para todos los parámetros

(corresponde al 50% del nivel de confiabilidad).

SeLC=Error estándar estimado obtenido para la calibración del sistema de análisis.

ZR= Desviación estándar (media = y desviación estándar 1) para la selección de

confiabilidad R.

Si el cálculo de agrietamiento longitudinal es superior al 100 por ciento, entonces

el valor del 100% es asumido.

El Grafico Nº 2.4, muestra la predicción de grietas longitudinales para diferentes

niveles de confiabilidad para una sección específica del LTPP. Uno puede ver que

un aumento en el nivel de confiabilidad deseado lleva a un aumento en el valor

umbral de fiabilidad resultado de la predicción, en consecuencia la reducción de

la vida útil del pavimento a medida se incremente el porcentaje de confiabilidad.

Si un diseño de pavimento requiere un 90% de confiabilidad para grietas

longitudinales de AC, entonces el 90% de la curva pronostico no debe exceder el

valor crítico de pronosticado de grietas. El valor predeterminado de valor crítico




49


para agrietamiento longitudinal es de 1000 ft/mi según el AASHTO 2008, el nivel

definido por el usuario debe ser seleccionado por el diseñador antes de llevar a

cabo el diseño de los pavimentos.

Grafico N° 2.4 Predicción del agrietamiento longitudinal para pavimentos CA para la sección CA 134112 del LTPP.

Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003).

Por ejemplo, considerando el Gráfico Nº 2.4, se espera que las grietas

longitudinales de CA al 50% de fiabilidad alcance 600 ft/milla a 260 meses y

estimar grietas longitudinales de CA para el 90% de fiabilidad corresponde 1700

ft/mi a 260 meses.

Así, un diseñador puede afirmar a 90% de confianza que el pavimento diseñado

presentará menos de 1700 ft/milla de grietas longitudinales en el final de la vida

útil de 260 meses. Si los criterios de valor umbrales de 1000 ft/mi, este diseño no

es el adecuado. Por tanto, el diseño debe ser alterado de manera que el

agrietamiento esperado sea menor, reduciendo otras curvas hasta que el diseño

cumple los criterios de rendimiento.

Los niveles deseados de confiabilidad para cada falla se pueden basar en la clase

funcional de la carretera que está siendo diseñada. Algunas orientaciones

generales se proporcionan en la Tabla Nº 2.2, sin embargo, cada agencia debe

establecer los grados de confiabilidad según su realidad.

1700

600




50


Tabla 2.2 Ilustra los niveles de confiabilidad para el nuevo diseño y rehabilitación en agrietamiento

longitudinales.


La selección de un nivel adecuado de confiabilidad para el diseño es una tarea

difícil. Algunas orientaciones específicas se disponen en los siguientes puntos:

La confiabilidad del diseño se debe seleccionar para cada tipo de falla e

IRI. Los niveles tienen que ser iguales necesariamente.

Hay una conexión inherente entre los niveles seleccionados para cada tipo

de deterioro y el nivel de confiabilidad de diseño. Por ejemplo, un diseñador

puede seleccionar un nivel de confiabilidad del 97% de agrietamiento con

un área del 20% como el nivel crítico, o una confiabilidad más baja,

digamos 80% y 10% de área como nivel crítico.

Mientras más importante sea el proyecto en términos de las consecuencias

de las fallas (como el cierre de los carriles de tráfico a través del tiempo

causando congestión masiva), mayor será la confiabilidad de diseño. La

consecuencia de falla de una vía expresa urbana es mayor que la falla de

un pavimento rural. A menudo las agencias han usado el volumen de

tráfico de camiones como parámetro para seleccionar la confiabilidad de

diseño.

El uso de la rugosidad (IRI), como la confiabilidad "global" de diseño será

similar al uso anterior del índice de serviciabilidad. No se recomienda el

uso del IRI como definición principal de la confiabilidad de diseño debido a

que la falla del pavimento depende más de cualquier falla clave con un

valor razonable. Se recomienda usar todas las fallas y el IRI para asegurar

que todos cumplen los requerimientos de la confiabilidad de diseño.




51


La determinación del diseño de confiabilidad debe tener una relación con

la selección del nivel crítico de falla o IRI. La selección conjunta de diseño

de alta confiabilidad y bajo criterios de falla podría hacer que sea imposible

obtener un diseño aceptable de prueba.

2.1.4 Indicadores de desempeño

En esta sección se presenta una descripción de los modelos empíricos para

predecir el rendimiento de los pavimentos de concreto asfaltico en el MEPDG. Los

modelos descritos aquí son los siguientes:

- Agrietamiento no relacionado con la carga.

o Agrietamiento térmico.

- Agrietamiento relacionado con la carga.

o Agrietamiento longitudinal / Top Down.

o Agrietamiento piel de cocodrilo / Botton UP.

o Ahuellamiento (Revestimiento y total).

- Rugosidad (IRI).

2.2.1.1 Agrietamiento no relacionado con la carga

El agrietamiento térmico es completamente mecanístico, es una consecuencia de

los ciclos de calentamiento y enfriamiento que se producen en la carpeta concreto

asfaltico, también surge por el uso inadecuado del tipo de asfalto para las

características climáticas de la zona.

La superficie del pavimento se enfría más rápidamente y con más intensidad que

el núcleo de la estructura del pavimento, lo que provoca craqueo térmico que se

produzca en la superficie de pavimentos flexibles. Las grietas térmicas se

extienden en la dirección transversal a lo largo del ancho del pavimento (INVIAS,

2008).




52


Figura N° 2.5 Fisuramiento térmico Fuente: (INVIAS, 2008)

2.2.1.2 Agrietamiento relacionado con la carga

Para entender la naturaleza de estos tipos de agrietamiento se esquematiza los

esfuerzos actuantes en una situación cotidiana del pavimento y se analiza desde

el punto de vista mecanicista donde se ubican las grietas relacionado con la carga.

En la Figura Nº 2.7, se observa que las grietas longitudinales se deben a los

esfuerzos de tensión en la fibra superior de la capa asfáltica (punto 1), las grietas

tipo piel de cocodrilo (fatiga) se generan por los esfuerzos de tensión en la fibra

inferior a los cuales se ve sometida la capa asfáltica (punto 2), así mismo el

ahuellamiento se debe a los esfuerzos de compresión que se ve sometida a lo

largo del pavimento de forma vertical (punto 3) (Saldaña, 2013, pág. 28).

Figura N° 2.6 Esfuerzos actuantes en la estructura del pavimento Fuente: (Saldaña, 2013)




53


Agrietamiento piel de cocodrilo / Botton UP.

El agrietamiento por fatiga se evalúa inicialmente los daños y luego se convierte

en área agrietada

El Agrietamiento por fatiga se desarrolla a partir de un fallo mecánico causado por

los esfuerzos de tracción en la parte inferior de las capas del concreto asfáltico y

una vez desarrollado propaga hacia arriba (ver Figura N° 2.8).

Las principales causas para el desarrollo del agrietamiento depende de la carpeta

de rodadura y la capa de apoyo, así mezclas más rígidas o capas delgadas son

más propensos a la propagación de fisuras, además las capas suaves que se

coloca inmediatamente debajo de la capa de concreto asfaltico aumenta la

magnitud de deformación por tracción en la parte inferior del de la carpeta, en

consecuencia aumentan la probabilidad de desarrollo de grietas por fatiga

(INVIAS, 2013, pág. 7).

Figura N° 2.7 Fisuramiento piel de cocodrilo Fuente: (INVIAS, 2013)




54


Agrietamiento longitudinal / Top Down

Figura N° 2.8 Fisuras Longitudinales. Fuente: (INVIAS, 2013)

La formación de grietas longitudinales en pavimentos flexibles es

conceptualmente similar al agrietamiento por fatiga (piel de cocodrilo). Como se

muestra en la Figura N° 2.9, se desarrolla a lo largo de la vía debido a los esfuerzos

de tracción que actúan en la parte superior de la capa de concreto de asfalto y es

inducida por la carga de tráfico.

Ahuellamiento (Revestimiento y total).

El ahuellamiento es causado por la deformación vertical plástica o permanente en

el HMA, las capas no ligadas y el suelo de fundación. El MEPDG calcula el

ahuellamiento a una profundidad media para cada sub capa dentro de la estructura

del pavimento. La deformación plástica global es la suma de las deformaciones

plásticas verticales dentro de cada capa.

El modelo calcula la deformación permanente usando la deformación plástica y la

tasa o acumulación de deformación plástica, la cual es medida en el laboratorio

utilizando ensayos triaxiales de deformación permanente para cada uno de las

capas estructurales (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP

1-37A, 2003).




55


Figura N° 2.9 Alcance del ahuellamiento para toda la estructura del pavimento Fuente: (Titi & Bautista, 2013)

2.2.1.3 Rugosidad (IRI)

La premisa del diseño incluido en la metodología MEPDG para predecir la

degradación de la regularidad superficial, es que la aparición de deterioros en la

superficie resultará en el aumento de la rugosidad (aumento del valor IRI), o en

otras palabras, una reducción de la regularidad superficial (National Cooperative

Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003).

Grafico N° 2.5 Comportamiento del IRI. Fuente: (INVIAS, 2004)

La obtención del IRI, pone fin a la subjetividad calificativa del PSI según los

métodos del AASHTO 1993, La norma que hace referencia a la naturaleza y




56


medición del IRI es la NLT-330/98. La rugosidad es generalmente reconocida

como la deformación más representativa de la capacidad de servicio global de una

sección de pavimento. Por lo que, un pavimento en mal estado afecta

directamente a la calidad de servicio de la vía (INVIAS, 2004, pág. 37).

El Grafico Nº 2.5 muestra el comportamiento del IRI durante su periodo de vida de

la carretera, un pavimento nuevo muestra valores de IRI mínimos y a medida que

se deteriora el valor del IRI aumenta, cuando llega al límite tolerable es necesario

realizar una rehabilitación.

Datos empleados para la aplicación del MEPDG

2.2.2.1 Caracterización de los materiales

Mezclas HMA

Las mesclas asfálticas en caliente pueden ser agrupados de acuerdo a la guía de

diseño en propiedades volumétricas y mecánicas.

Las propiedades volumétricas comprenden los vacíos de aire, contenido efectivo

de asfalto por volumen, granulometría del agregado, densidad de mezcla y grado

del asfalto; obtenida después de la compactación, antes de ser habilitadas al

tránsito.

Las propiedades mecanística incluyen el módulo dinámico, el comportamiento a

la fluencia lenta y resistencia a la tensión indirecta.

En el ANEXO A se muestra las propiedades de los materiales y los protocolos de

ensayo definido por la metodología MEPDG para obtener los datos de entrada de

las capas HMA nuevas y existentes, cabe resaltar que los requerimientos

deseados son de nivel 1 y por ende se requiere mayor rigor para determinar estos

parámetros (ensayo de laboratorio con equipos especializados); sin embargo

existen correlaciones válidas para un nivel 2 y 3 detallados en el mismo anexo.




57


Materiales de base granular no ligadas, terraplenes y suelo de fundación

En base a la metodología MEPDG, para caracterizar las capas no ligadas y el

terreno de fundación es importante conocer las propiedades físicas y mecánicas;

las propiedades físicas incluyen densidad seca, contenido de humedad y

propiedades de clasificación de suelo; las propiedades de ingeniería incluyen al

Módulo Resiliente.

En el ANEXO B se muestra los requerimientos y protocolos de ensayo para

materiales nuevos y suelos de fundación; además los valores recomendados

según los Niveles de entrada 2 ó 3.

2.2.2.2 Caracterización del transito La guía de diseño de la metodología MEPDG, detalla las condiciones de

evaluación y uso en el la Parte 2, Capitulo 4. Considera cargas de tráfico de

camiones en términos de espectro de cargas por eje total, para el espectro

completo de la carga son considerados los eje simple, tandem, tridem, y quad.

El software del MEPDG utiliza el número de camiones pesados como un indicador

global de la magnitud de las cargas de tráfico de camiones (considerando desde

la clase 4 a más de acuerdo al FHWA).

En términos generales se muestra los niveles jerárquicos de los datos de tráfico

según la metodología MEPDG son (AASHTO, 2008, pág. 29):

• Nivel 1, Recomendado para caminos de alto volumen de tráfico, requiere la

recolección y análisis de datos de tráfico específicos del lugar, incluyendo el

conteo vehicular por clase, por dirección y por carril. Se desarrollan las

distribuciones espectrales de las cargas por eje para cada clase de vehículo

a partir de los datos de pesos por eje recolectados en el lugar o cerca del

proyecto (Ver Gráfico N° 2.6).

Se proyectan los volúmenes de tráfico por clase de vehículo para el periodo

de análisis y se usa el espectro de carga desarrollado para cada clase para

estimar las cargas por eje. Se pueden usar presiones de contacto,




58


espaciamiento entre neumáticos y espaciamiento entre ejes, por defecto o a

partir de los datos del usuario.

• Nivel 2, es similar al nivel 1 requiere el volumen específico del lugar y datos

de clasificación. Sin embargo, la distribución del espectro de carga por eje

estatal o regional para cada clase de vehículo, se puede utilizar para estimar

las cargas durante el período de análisis de diseño.

• Nivel 3, proporciona un espectro predeterminado con datos de carga por

defecto, para una clase específica funcional de la carretera. El diseñador

aplica estos valores disponibles en el software de diseño, para calcular el

volumen estimado del vehículo.

Grafico N° 2.6 Ejemplo de Espectros de Cargas por ejes tridem, Vehiculo clase 10 Fuente: (Del Aguila, P., 2013)

2.2.2.3 Parámetros meteorológicos y climáticos

Una de las variables que incorpora esta metodología al diseño de pavimentos es

una base de datos de información climática, estos datos son requisitos

indispensables para la predicción del deterioro o falla de pavimento; la dificultad

de su obtención recae en la recopilación de información de tipo horaria por largos

periodos de tiempo para los parámetros de temperatura, velocidad del viento,

nubosidad y precipitación.

En EEUU los datos climáticos están disponibles por las estaciones

meteorológicas, situadas esencialmente en los campos de aviación con más de

800 estaciones; actualmente el software de diseño incorpora esta extensa base




59


de datos, por lo que los usuario pueden elegir alguna estación más cercana al de

su proyecto o decidir por interpolar estos datos y generar una estación virtual que

servirá para la evaluación del pavimento (Mena, 2013).

Por otra parte, una de las dificultades de esta metodología para ser aplicada en el

Perú, es la falta de información climática, cabe resaltar que para lograr la

implementación de la metodología en nuestro medio se debe verificar tres

aspectos importantes, primero ¿existe una base de dato climática en el Perú que

cumpla los requerimientos del software?, segundo, ¿cómo obtenerlo? y tercero

¿cómo usarlo?, los cuales son cuestionamientos de esta investigación que se

pretende responder.




60


2.3 EICM

Traducido del término inglés Enhanced Integrated Climatic Model (EICM) como

Modelo Climático Integrado Mejorado, es un programa unidimensional acoplado

de flujo de calor y humedad, simula los cambios en el comportamiento,

características del pavimento y materiales de la subrasante, frente a las

condiciones climáticas durante el periodo de diseño.

Figura N° 2.10 Componentes del Modelo Climático Integrado Mejorado - EICM. Fuente: (Witczak, 2011)

Inicialmente denominado Integrated Climatic Model – ICM (Modelo Climático

Integrado), elaborado por la Federal Highway Administration – FHWA

(Administración Federal de Carreteras) en la Universidad A& M de Texas, Instituto

de Transportación de Texas en 1989 (Lytton, et al, 1990) , posteriormente

modificado en reiteradas ocasiones como parte de integración a la metodología

MEPDG, una de las últimas versiones adoptadas fue denominada el Modelo

Climático Integrado Mejorado (EICM), donde uno de los cambios importantes ha

sido la calibración con una extensa base de datos con más de 800 estaciones

EICM

CMS

(𝛻𝑇°)

CRREL

(FF/FU)

DRIP

(Drenage)

EMP

(Fenv)




61


meteorológicas a través de todo Estados Unidos y aplicada en las secciones de

pruebas experimentales LTPP.

En la Figura N°2.10 se muestra esquemáticamente los componentes del EICM los

cuales se detallan a continuación:

Modelo Estructural Clima-Materiales del término inglés, “Climatic

Materials-Structures Model” (CMS) (Dempsey, Herlach, & Patel, 1985).

Verificación de Heladas & asentamiento por hielo y deshielo del término

inglés, “Frost Heave & Thaw Settlement Model” (CRREL) (Guymon, Berg,

& Johnson, 1986).

Modelo de infiltración y Drenaje del término inglés, “Infiltration & Drainage

Model” (DRIP) (Lytton , Pufahl, Michalak, Liang, & Dempsey, 1990).

Modelo de Predicción de Humedad del término inglés, “Enhanced

moisture predicted model” (EMP) (Zapata, Andrei, & Witczak, 2007).

El modelo CMS se caracteriza principalmente por determinar los perfiles de

temperatura a lo largo del pavimento, CRREL en base al CMS predice la

profundidad del congelamiento y los asentamientos que puedan ocasionar en

épocas de deshielo, el DRIP es un modelo que introduce las condiciones

constructivas de drenaje al comportamiento del pavimento y el EMP apoya en la

determinación del flujo de humedad en el pavimento calculando el Factor

Ambiental (Fenv), el cual en conjunto a los demás modelos puedan predecir los

cambios de la rigidez de los elementos estructurales del pavimento.

Estos modelos se encuentran muy relacionados entre sí, por lo que estudiar cada

uno por separado resulta un tanto redundante frente al uso de algunas variables,

por lo que esta investigación estudia el modelo en su conjunto denominado EICM.

La incorporación del EICM dentro de la guía de diseño M-E, vincula totalmente el

clima con la metodología de diseño, lo datos requeridos son ingresados a través

de la interface del software de diseño, procesa estas entradas y alimenta el




62


proceso de los tres componentes principales en el marco de los materiales,

respuestas estructurales y predicción de deterioro.

Las siguientes tareas resumen el papel de EICM en el proceso de diseño en

general (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A,

2003).

Tarea 1.- Registrar el Módulo Resiliente (MR), provisto por el usuario de todos los

materiales de la capa no ligados como una condición inicial o de referencia. Por lo

general, esto será igual o cerca del máximo contenido de agua y densidad seca

máxima.

Tarea 2.- evalúa los cambios esperados en el contenido de humedad, desde el

inicio o la condición de referencia, como la subrasante y materiales no ligados que

alcanzan el equilibrio a determinada condiciones de humedad. También evalúa los

cambios estacionales en el contenido de humedad.

Tarea 3.- evalúa el efecto de los cambios en contenido de humedad del suelo con

respecto a la condición de referencia en el módulo resistente introducidos por el

usuario, MR.

Tarea 4.- se evalúa el efecto de la congelación en la capa MR.

Tarea 5.- se evalúa el MR por efectos de deshielo y el estado de recuperación

congelamiento.

Tarea 6.- utiliza los valores de MR variables en el tiempo en el cálculo de los

parámetros críticos de respuesta pavimento y daños en varios puntos dentro del

sistema de pavimento.

Tarea 7.- evaluar los cambios en la temperatura como una función del tiempo para

todas las capas de asfalto.

También es importante resaltar que una de las salidas del EICM para el diseño de

pavimentos rígidos y flexibles es un sistema de factores de ajustes para materiales

de capas no ligadas, consideradas para los efectos de los parámetros y




63


condiciones de medio ambiente, tales como cambios en los contenidos de

humedad, congelamiento, deshielo. Este factor, denotado por “Fenv”, varía con la

posición dentro de la estructura de pavimento y con el paso del tiempo durante el

período de análisis. El factor “Fenv” es un coeficiente que se multiplica por el

módulo Resiliente optimo (MRopt), para obtener MR como una función de la

posición y tiempo.

Principales resultados del EICM

Salida Interna

Como principales resultados consiste en determinar:

𝑆𝑒𝑞𝑢𝑖𝑙, en base a los cálculos a los siguientes parámetros:

o Contenido de Agua Volumétrico (Ɵw).

o Contenido de Agua Volumétrico Saturado (Ɵsat).

o Grado de Saturación (S).

Donde: “Sequil” corresponde al grado de saturación para materiales no

ligados que se mantiene constante en el tiempo dentro del pavimento.

Factor para condición no congelado (FU),

Factor para condición congelado (FF).

Tasa de recuperación (RR)

Factor de Reducción (FR)

Salida Externa

Las salidas externas son alimentadas de los resultados internos, principalmente

para el uso de otros componentes en el software de diseño.

Factores de ajuste MR para materiales no ligados en función de la posición

y la variación del tiempo, compuesto de factores de ajuste ambientales, 𝐹𝑒𝑛𝑣,




64


se determina para cada subcapa de los valores de FF, FR, o FU calculado

en cada nodo el cual será detallado más adelante.

Las temperaturas de la superficie y en el punto medio de cada subcapa

asfalto-ligado son valores sometidos a caracterización estadística de cada

periodo de análisis (1 mes o período de 2 semanas). La media, la desviación

estándar, puntos y quintil se envían para realizar cálculos de fatiga y

modelos de predicción de deformación permanente.

Los valores de temperatura en la superficie del pavimento son transferidos

a las capas inferiores (cada pulgada), para el uso en el modelo de

agrietamiento térmico.

Determinar el valor medio del contenido de humedad para cada sub capa de

los elementos no ligados, para su uso en el modelo de deformación

permanente.

Los resultados EICM externos provienen de la caracterización de materiales,

cálculo de respuesta estructural y predicción de rendimiento.

Datos de entrada necesarios para modelar las condiciones de humedad y

temperatura.

Los datos de entrada requeridos por el modelo climático siguen el nivel jerárquico

mostrado para el diseño del MEPDG y se enmarcan en las siguientes categorías

generales: (1) Información general, (2) Información meteorológica, (3) Aguas

Subterráneas nivel freático, (4) Drenaje y propiedades de la superficie, (5)

Materiales de la estructura de pavimento (National Cooperative Highway Research

Program - NCHRP 1-37A, 2003, pág. 7).

Información general

En esta etapa inicial corresponde a la información referencial propiamente del

proyecto y sirve para determinar el punto de partida en el tiempo y ubicación de

los elementos analizados, estos son:




65


- Base/subrasante finalización de la construcción Mes y año.

- Mes y año de la construcción del pavimento existente

(rehabilitación).

- Mes y año de construcción de pavimento.

- Mes y año de apertura de tráfico.

- El tipo de suelo.

Información Meteorológica

En la Tabla N° 2.2, se muestran los parámetros requeridos por la metodología,

frecuencia y unidades reconocidas por la metodología MEPDG.

Tabla N° 2.1 Datos meteorológicos requeridos por la metodología MEPDG, según su frecuencia de

medición y las unidades reconocidas.

Factor Descripción Unidades Frecuencia

Fac

tore

s

Ho

rari

os

Precipitación Pulg. Horaria

Temperatura del aire °F Horaria

nubosidad % Horaria

viento millas/h Horaria

Nivel Freático Pie - Ft Horaria

Otr

os

Fa

cto

res

Salida y puesta de sol Hora en Decimal

Diaria

Humedad Relativa % Mensual

Radiación solar But/(ft2*dia) Diaria

Coordenadas Geodésicas Altura en (ft) -


Dentro de las características de los requerimientos de información para modelo

EICM, la recopilación de información meteorológica es la tarea más complicada y

laborioso obtener, pues involucra la conformación de una extensa base de datos

relacionada con el área del proyecto, que es ingresada posteriormente al software

de la Guia de Diseño mediante un archivo climático con extensión “.ICM”,

resultando los datos de frecuencia horaria una limitante para muchas agencias en

la aplicación de la metodología.




66


El software que acompaña a la Guía de Diseño, cuenta con una base de datos

disponible en cerca de 800 estaciones meteorológicas de todo Estados Unidos.

Varias de las principales estaciones meteorológicas tienen aproximadamente 60

a 66 meses de datos climáticos en cada paso de tiempo (1 hora) que necesita el

EICM.

Otras estaciones meteorológicas podrían tener una cantidad de datos menor, sin

embargo, el software Guía de diseño requiere un mínimo de 24 meses de datos

de la estación meteorológica reales para fines de cálculo (National Cooperative


Aquellas entidades que cuentan con insuficientes estaciones meteorológicas para

un proyecto o región, tiene la posibilidad de ingresarlos de forma manual. AASHTO

(2008), es posible crear manualmente estaciones adicionales a través del archivo

ICM usando estaciones meteorológicas aledañas al área del proyecto.

Nivel freático

La unidad en el MEPDG en pulgadas, el valor de la profundidad del nivel freático

busca ser la mejor estimación de la profundidad anual o la profundidad media

estacional (un valor para cada una de las cuatro estaciones del año). Estos valores

dependen del nivel jerárquico que puede asumir el diseñador según los siguientes

niveles (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003).

Nivel de entrada 01, podría determinarse a partir de perforaciones con perfiles

característicos antes de la fase de diseño.

Nivel de entrada 02, puede ser proporcionado una estimación del valor medio

anual o estacional promedios.

Nivel de entrada 03, Fuentes potenciales de estudios anteriores, para obtener

estimaciones.

La medición de la profundidad del nivel freático es vital ya que su fluctuación tiene

una directa influencia en el Módulo Resiliente de los materiales no ligados del

pavimento. Esta se considera como una condición límite para los modelos de flujo

de la humedad.




67


Es importante señalar que si el nivel freático está a 2 pies de la superficie del

suelo, puede llegar a estar totalmente saturado, a diferencia un nivel freático

mayor a 10 pies del nivel freático tiende a generar un impacto mínimo sobre los

cálculos de la MEPDG.

Existe una relación entre el Índice de Humedad de Thonthwaite (TMI) y la succión

del suelo en la zona de humedad estable bajo el pavimento, esta relación es

adecuado para las regiones áridas o semiáridas, donde la precipitación anual no

exceda de 10 pulgadas o profundidad del agua subterránea es relativamente

profunda (Mena, 2013).

Drenaje y propiedades de superficie.

Con la finalidad de poder determinar la incidencia de los agentes climáticos en el

pavimento es necesario conocer algunas propiedades relacionadas con el flujo de

humedad y temperatura dentro de la estructura del pavimento, así como también

es necesario cuantificar las consideraciones constructivas para un adecuado

drenaje.

Dentro del EICM considera las siguientes variables como necesaria para predecir

lo antes expuesto (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-

37A, 2003).

Superficie onda corta la absorbencia.- Esta entrada pertenece a las capas

superficiales de AC y el PCC. La superficie de absorción de onda corta de una

determinada capa depende de su composición, el color y la textura. Esta cantidad

se correlaciona directamente con la cantidad de energía solar que es absorbida

por la superficie del pavimento. En términos generales, las superficies más ligeras

y reflexivas tienden a tener menor capacidad de absorción de onda corta y

viceversa

Recomendaciones para la estimación este parámetro en cada uno de los niveles

jerárquicos de acuerdo al MEPDG:




68


• Nivel 1 : En este nivel se recomienda que este parámetro se calcula

mediante los ensayos de laboratorio. Sin embargo, en estos momentos no

hay normas AASHTO certificada para materiales de pavimentación.

• Nivel 2 : No aplicable.

• Nivel 3 : Los valores predeterminados puede suponer para los distintos

materiales de la siguiente manera:

Capeado Asfalto (gris) 0,80 - 0,90

Asfalto fresco (negro) 0,90 - 0,98

Capa PCC envejecido 0,70 - 0,90

Infiltración.- Este parámetro define la infiltración potencial neto del pavimento

durante la vida útil de diseño. En la Guía de diseño se enfoca, la infiltración puede

asumir cuatro valores: ninguno, menor (10 por ciento de la precipitación en el

pavimento), moderada (50 por ciento de la precipitación en el pavimento), y la

extrema (100 por ciento de la precipitación en el pavimento). Basado en esta

información, EICM determina la cantidad de agua disponible en la parte superior

de la primera capa independiente.

Es importante precisar que esta propiedad no solamente depende del material

usado en el diseño de pavimento, sino también de las consideraciones

constructivas (pendiente, zanja, etc) y las futuras actividades de mantenimiento

que minimicen el efecto de filtración.

Longitud de trayectoria de drenaje.- La Longitud de trayectoria de drenaje es la

longitud resultante de la red de drenaje, es decir, la distancia medida a lo largo de

la resultante de los pendientes longitudinal y transversal del pavimento. Se mide

desde punto más alto en el pavimento sección transversal hasta el punto donde

discurre el drenaje. Esta entrada se utiliza en la infiltración y el modelo de drenaje

del EICM para calcular el tiempo necesario para discurrir por el drenaje de borde

en base o la capa de subbase de una condición de humedad.

El DRIP programa de microcomputadora (se explica en el Apéndice TT de la Guía

de diseño software) puede ser usada para calcular este parámetro basado en

pavimento pendientes longitudinal y transversal, anchos de línea, espesor de la




69


zanja de drenaje (si procede), y la sección transversal geometría (coronada o

peraltada).

Pavimento cruce-pendiente (bombeo).- Se denomina cruce-pendiente a la

pendiente de la superficie del pavimento perpendicular a la dirección del tráfico,

esta entrada se usa para calcular el tiempo necesario para drenar la base de un

pavimento o capa de subbase para una condición inicialmente húmeda.

Materiales de la estructura del pavimento.

Espesores de capas.- Corresponde espesores de capas consideradas más o

menos homogéneo. El EICM se subdivide estas capas para mayor precisión en

los cálculos de perfiles de humedad y temperatura.

Propiedades del material asfaltico.- Estas propiedades controlan el flujo de calor

a través del sistema de pavimento, por lo tanto, influyen en la temperatura y la

humedad en su interior. Las propiedades de los materiales de asfalto ingresadas

al EICM incluyen los siguientes cálculos:

Superficie de absorción de onda corta.

Conductividad térmica, K.

Calor o capacidad térmica, Q

En el Tabla Nº 2.2 se describen los enfoques recomendados para caracterizar K

y Q de los distintos niveles jerárquicos de entrada para los diseño de pavimentos

flexibles nuevos con superposiciones de asfalto, la propiedad de superficie de

absorción de onda corta ya se vio anteriormente.

Tabla N° 2.2 Caracterización de materiales de concreto asfaltico, entradas requeridas para cálculos en el EICM..

Propiedades de Material

Nivel de

Entrada Descripción

Conductividad térmica (K).

1 Una medición directa se recomienda en este nivel (ASTM E1952).

2 No aplicable




70



Nivel de


3

Usuario selecciona valores de diseño basado en datos históricos o agencia de valores típicos se muestra a continuación:

- Valores típicos de concreto asfaltico en rango de 0.44 a 0.81 Btu/(ft)(hr)(°F)

Capacidad calorífica (Q).

1 Una medición directa se recomienda en este nivel (ASTM

D2766).

2 No aplicable

3

Usuario selecciona valores de diseño basado en datos históricos o agencia de valores típicos se muestra a continuación:

- Valores típicos de concreto asfaltico en rango de 0.22 a 0.40 Btu/(lb)(°F)


Propiedades de los Materiales compactados no ligados.- las siguientes

propiedades son de principal importancia en esta sección:

Determinación de los parámetros Masa-Volumen

Los parámetros de interés en esta categoría son la máxima de densidad seca (γd

max), gravedad específica (Gs), y el óptimo contenido de humedad gravimétrica

(Wopt) del material compactado sin consolidar. La obtención de estos parámetros

según del nivel de entrada se detalla en la Tabla N° 2.3.

Tabla N° 2.3 Input necesarios para materiales compactados no ligados en EICM- Parámetros

Masa-Volumen


Nivel de

Entrada

Descripción

Gravedad específica, oven-dry

(Gs).

1 Una medición directa mediante AASHTO T100.

2 Determinar de P2001 y PI2 de la capa inferior: 1. Determinar P200 y PI. 2. Cálculo del Gs Gs=0.041(P200*PI)0.29 + 2.65

3 No aplicable

Optimo contenido de

humedad gravimétrico,

(Wopt), máxima densidad seca de

1 Normalmente, AASHTO T180 prueba de compactación de la capa base y AASHTO T99 prueba de compactación para otras capas.

2 determina a partir de D601 , P2001 y PI2 se ilustra a continuación: 3. Leer PI, P200, y D60.identificar la capa base compactada, subrasante compactada, natural o in-situ subrasante. 4. Calcular Sopt:




71



Nivel de

Entrada

Descripción

sólidos, (γd max)

Sopt =6.752 (P200*PI)0.147+78 5. Cálculo Wopt: 𝑠𝑖 𝑃200 ∗ 𝑃𝐼 > 0

𝑊𝑜𝑝𝑡 = 1.3(𝑃200 ∗ 𝑃𝐼)0.73 + 11

𝑠𝑖 𝑃200 ∗ 𝑃𝐼 = 0

𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑇99) = 8.6425 (𝐷60)−0,1038

Si la capa no es base

𝑊𝑜𝑝𝑡 = 𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑇99)

Si la capa es base

∆𝑊𝑜𝑝𝑡 = 0.0156 [𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑇99)]2 − 0.1465𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑇99) + 0.9

𝑊𝑜𝑝𝑡 = 𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑇99) − ∆𝑊𝑜𝑝𝑡

6. Calculo Gs, 7. calcular γd max para materiales compactados, γd max comp. 8.

9. Calcular γd max Si la capa es un material compactado γ dmax= γ d max comp si la capa es un material natural in-situ γ d = 0.90 γ d max comp 10. EICM usa γ d de γ d max

3 No aplicable 1 P200, IP y D60 se puede obtener a partir de ensayo de distribución granulométrico (AASHTO T27). 2PI puede determinarse a partir de la prueba de límites de Atterberg (AASHTO T90).


Conductividad hidráulica saturada

Conductividad hidráulica saturada (Ksat), es necesario para determinar la

transitoria en los perfiles de humedad y materiales compactado no ligado y

para calcular sus características del drenaje. Tabla N° 2.4 se describe cómo

puede ser estimado para diversos niveles jerárquicos de entrada.




72


Tabla N° 2.4 Input necesario para los cálculos de la conductividad hidráulica saturada (ksat) para materiales compactados no ligados según el EICM


Nivel de Entrada

Descripción

Conductividad hidráulica

saturada (Ksat)

1 Una medición directa mediante ensayos de permeabilidad (AASHTO T215)

2

Determinado de P2001,D601, y PI2 de la capa inferior:

1. Determine P200PI=P200*PI

2. Si 0 ≤ P200PI <1

3. Si P200PI ≥ 1

3 - No aplicable 1 P200, IP y D60 se puede obtener a partir de ensayo de distribución granulométrico (AASHTO T27). 2PI puede determinarse a partir de la prueba de límites de Atterberg (AASHTO T90).

. Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

Conductividad térmica y Capacidad calorífica seca

Tabla N° 2.5 describen los enfoques recomendados para caracterizar la

conductividad térmica "seca" (K) y la capacidad de absorción de calor (Q) de

los materiales no ligados. El EICM ajusta automáticamente los valores iniciales

de K y P según el actual contenido de humedad del suelo.

Parámetros de la Curva Característica Suelo – Humedad (SWCC)

Traducido del término inglés The Soil Water Characteristic Curve (SWCC) como

la Curva Característica Suelo-Humedad, define la relación entre contenido de

agua y succión matricial para suelos, basado en propiedades granulométricas,

índice de plasticidad, succión matricial y contenido de humedad para suelos no

saturados.




73


La SWCC depende del tipo de suelo, como se observa en el Grafico N° 2.7, la

importancia de su estudio radica en obtener una medición directa de la succión

matricial ya que su obtención implica pruebas especiales con dispositivos y

procedimientos difíciles no muy difundido, sin embargo este parámetro es muy

utilizado para evaluar el comportamiento de los suelos no saturados en el diseño

de pavimentos por lo que muchos investigadores determinan la SWCC utilizando

la distribución granulométrico (Zapata, Andrei, & Witczak, 2007).

Tabla N° 2.5 Input necesario para el cálculo de la conductividad térmica seca(K) y capacidad calorífica seca (Q) en el EICM para materiales compactados no ligados

Propiedades

de Material

Nivel de


conductividad

térmica seca

(K)

1 Una medición directa se recomienda en este nivel (ASTM E1952).

2 No aplicable

3

Capacidad

calorífica seca

(Q)

1 Una medición directa se recomienda en este nivel (ASTM D2766).

2 No aplicable

3

El Usuario selecciona valores de diseño basado en datos históricos

o agencia de valores típicos se muestra a continuación:

- Valores típicos dentro del rango 0.17 al 0.20 Btu/(lb)(°F).


Tipo de suelo Rango Recomendación




74


Grafico N° 2.7 SWCC obtenidos para diferentes tipos de suelos arena (Sand), limo (Silt) y arcillas (Clay).

Fuente: (Zapata, Andrei, & Witczak, 2007)

Grafico N° 2.8 Predicción del valor de SWCC basado en 𝐷60 y 𝑃200𝑃𝐼. Fuente: (Zapata, Andrei, & Witczak, 2007)

Zapata (1999), investigó la incertidumbre en SWCC y su efectos sobre las

predicciones de resistencia al corte en suelos insaturados, desarrolló una familia

de SWCCs correlacionando las propiedades simples del suelo: D60 y el IPM. D60

se refiere al diámetro en mm que corresponde a 60% en peso de paso; IPM es la




75


Índice de Plasticidad ponderada, PI (P200PI = P200 x PI), y el P200 es el

porcentaje que pasa el tamiz # 200 como se muestra en el Grafico N° 2.8.

Propiedades de los materiales no ligados en el terreno de fundación.

Tabla N° 2.6 describen los parámetros de entrada para capas en el terreno de

fundación, capas in-situ, que se encuentran por debajo de las capas compactadas.

Aunque las propiedades de los materiales en esta capa son importantes para el

comportamiento de respuesta del pavimento, por lo general requiere un menor

esfuerzo para caracterizarlas en comparación a las propiedades de los materiales

compactados (firme y cimiento).

Tabla N° 2.6 Input necesario de los para la evaluación de los materiales no ligados y en situ

mediante el EICM.

Propiedades requeridas Opción para determinación

Gravedad específica, Gs. No requiere Medición directa (Nivel 1) Consulte la tabla 2.4 para estimar este parámetro al Nivel 2.

Conductividad Hidráulica Saturada, Ksat. No requiere Medición directa (Nivel 1) Consulte la tabla 2.5 para estimar este parámetro al Nivel 2.

Máxima Densidad Seca, γd max. No requiere Medición directa (Nivel 1) Consulte la tabla 2.4 para estimar este parámetro al Nivel 2.

Conductividad térmica seca, K y capacidad calorífica seca, Q.

Medición directa o valores por defecto pueden ser combinados y usado. Consulte la tabla 2.6 para un rango de valores razonables.

Índice de Plasticidad, PI Medición directa necesaria de conformidad con AASHTO T90.

P200, P4, D60 Medición directa necesaria de conformidad con AASHTO T27.

Optimo Contenido de Humedad, Wopt. No requiere. Consulte la tabla 2.4.

Contenido de agua gravimétrica en equilibrio

Requiere medición directa para el análisis de rehabilitación de pavimento. Este parámetro no se requiere para diseño de pavimentos nuevos.

Fuente: (AASHTO, 2008)

Por lo tanto, al nivel 1 por lo general no se requiere medición directa. Es

recomendable que sólo PI, P200, P4 y D60 sean medidos por la capa in-situ

(donde P4 es el porcentaje que pasa por el tamiz número 4 y todos los demás

parámetros se han definido previamente). Estos valores serán utilizados

internamente codificado con correlaciones en el software de la Guía de diseño

(similares a los presentados para compactar materiales), para generar todos los




76


datos de entrada necesarios (National Cooperative Highway Research Program -

NCHRP 1-37A, 2003).

Efectos ambientales en el módulo Resiliente para materiales no ligados

del pavimento

Determinar los módulos Resiliente (MR), para materiales no ligados usados en la

MEPDG, de acuerdo a los factores ambientales que influyen en el módulo, es

necesario tener en cuenta el estado de esfuerzos, La humedad, las variaciones

de la densidad y los efectos de Congelación/descongelación.

Para poder determinar el impacto de los factores ambientales en la variación del

MR, la guía de diseño considera un factor ambiental, Fenv, la cual permite

determinar el MR en función de la posición y el tiempo.

𝑀𝑅 = 𝐹𝑒𝑛𝑣 𝑥𝑀𝑅𝑜𝑝𝑡Donde:

MR : Modulo Resiliente en algún tiempo y posición.

MRopt : Módulo Resiliente en condiciones óptimas (γdmax,Wopt)

El factor, Fenv, depende únicamente de los factores medioambientales y puede

calcularse dentro del EICM, sin conocer el valor de MRopt.

2.3.3.1 Módulo Resiliente en función de la humedad del suelo

De acuerdo a la Guía de diseño el modelo adoptado para definir la relación del

MR en función del cambio de humedad es dada por la siguiente ecuación:

𝑙𝑜𝑔𝑀𝑅

𝑀𝑅𝑜𝑝𝑡= 𝑎 +

𝑏−𝑎

1+exp (𝑙𝑛−𝑏

𝑎+𝐾𝑚.(𝑆−𝑆𝑜𝑝𝑡))

Donde:

MR

MRopt ∶ MR, es el Modulo Resiliente en cualquier tiempo y MRopt

corresponde a condiciones de referencia.

a : Valor mínimo de logMR

MRopt

b : Valor máximo de logMR

MRopt

Km : Parámetros de regresión. S − Sopt : Variación del grado de saturación expresado en decimales.




77


Los valores de a, b, y km recomendados por la metodología MEPDG, son

mostrados en la Tabla Nº 2.7, donde la denominación de grano fino hace

referencia a aquellas partículas granulométricas del suelo que pasan pasa el 50%

por la malla No 200.

Tabla N° 2.7 Los valores de a, b, y km para los suelos con granulometría de grano grueso y de

grano fino.

Parámetro Materia de grano grueso

Materia de grano fino

comentario

a -0.3123 -0.5934 Parámetro de regresión

b 0.3 0.4 Conservadoramente se asume los valores del módulo de Resiliente en el

siguiente ratio de 2 a 2.5 respectivamente

Km 6.8157 6.1324 Parámetro de regresión


La respuesta del modelo frente al cambio de contenido de humedad son

mostrados en el Gráfico Nº 2.9 y Gráfico Nº 2.10, tanto para materiales de grano

fino y grueso respectivamente a escala semi-logarítmica.

Se pude observar que el Modulo Resiliente en condiciones insaturadas y

suficientemente secas produce una pérdida del aumento de la rigidez para ambos

materiales (izquierda) y también el efecto de baja resistencia frente a condiciones

de exceso de saturación (derecha).




78


Grafico N° 2.9 Modulo Resiliente – Modelo de saturación para materiales de grano fino

(Escala semi-logarítmica). Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

Grafico N° 2.10 Modulo Resiliente – Modelo de saturación para materiales de grano grueso

(Escala semi-logarítmica). Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)




79


2.3.3.2 Condiciones óptimas y condiciones iniciales para el Modulo Resiliente.

El EICM adopta los valores de MRopt, Wopt, Sopt como condiciones de referencia,

aunque el contenido de humedad real de compactación puede variar un poco más

inferior al óptimo.

Las consecuencias de la elección optima como referencia y condición inicial se

puede visualizar en el los siguientes gráficos, si se asume una compactación

optima (Sopt), entonces los cambios de S evidencian en aumentos o

disminuciones hasta un valor de equilibrio, Sequil, con el paso del tiempo como se

muestra en la curva del Grafico N° 2.11 o en la Grafico N° 2.12. En cualquiera de

los casos, Sequil es calculado por EICM, usando un nivel freático dado (𝑦𝐺𝑊𝑇) y

la Curva Característica del Suelo-Humedad (SWCC) (National Cooperative


Grafico N° 2.11 Variación del grado de saturación con el tiempo Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)




80


Grafico N° 2.12 Variación del grado de saturación con el tiempo. Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003).

En conclusión, los valores para determinar los parámetros de referencia más

exactos corresponde en brindar la condición inicial desde So, sin embargo, el uso

de las condiciones óptimas se justifica básicamente por el corto periodo de tiempo

para llegar al estado de equilibrio (tequil), es insignificante en relación al periodo

de diseño, lo que no produce un error significativo en la estructuración de daños

acumulados, esto es realmente cierto si la estructura no se encuentra cargada.

Los resultados de análisis previos indican que tequil es horas o días para la

mayoría granos gruesos de materiales y semanas a varios meses para la gran

mayoría de los materiales de grano fino. Esta duración es evidentemente muy

corto en comparación con un 20 o 25 años de vida (National Cooperative Highway

Research Program - NCHRP 1-37A, 2003).




81


2.3.3.3 Módulo Resiliente para materiales no ligados frente al congelamiento y

descongelamiento.

La guía de diseño adopto un número significativo de fuentes bibliográficas para

estudiar el comportamiento de los materiales en condiciones de congelamiento y

descongelamiento. Los resultados obtenidos son sintetizados a continuación.

Grafico N° 2.13 Procedimiento para la obtención del Módulo Resiliente, para un determinado

intervalo de tiempo en una sección cualquiera Fuente: Elaboración Propia.

Como se muestra en el Grafico N° 2.13, El EICM subdivide la sección del

pavimento en pequeñas fragmentos (nodos), con la finalidad de establecer un

factor nodal predominante (Fi), influenciado por la temperatura de la superficie, en

donde se puede predecir la variación de su rigidez y posteriormente integra todas

las respuestas obtenidas para establecer un factor ambiental, Fenv, esta acción

se repite para intervalos de tiempo de hora a semanas con la finalidad de

establecer el MR en cada periodo.

Factores de ajuste en el nivel de nodo

El factor ambiental (Fenv), es un factor compuesto, derivado del Factor de

materiales congelamiento (FF), Factor de Materiales de recuperación (FR) y

Factor de materiales no congelados (FU).

El Grafico 2.14, muestra la interacción entre los factores (Fi) que coexisten en un

determinado nodo, durante ciclo de congelamiento y descongelamiento a medida

que pasa el tiempo, el periodo de congelamiento es representado mediante el

CLIMA

MATERIAL

MR opt

MR (x,t)

Fenv

FF

FR

FU

Factor de Nodo




82


Factor FF (Factor Frozen) y permanece durante el periodo de descongelamiento,

el factor de recuperación FR (Factor Recover) interviene hasta inmediatamente

después de la descongelación (Mr recov= MR min), el predominio de este factor

ocurre durante el periodo RR=0 hasta RR<1, finalmente el factor FU (Factor

unfrozen) determina las condiciones de recuperación máxima del congelamiento

y permanece relativamente estable hasta ingresar nuevamente a un ciclo de

congelamiento.

Grafico N° 2.14 Variación de los valores del Módulo Resiliente frente a los efectos de congelamiento y descongelamiento durante el paso del tiempo

Fuente: Elaboración Propia.

Experimentar la Recuperación de materiales en módulo y tiempo, de MRmin para

MRunfrz pueden manifestarse utilizando la tasa de recuperación (RR) que va de

0 a 1 (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003):

RR = 0 para la condición "inmediatamente después de la descongelación”,

cuando el exceso de agua hace cero la succión, MRrecov = MRmin.

RR = 1 cuando la succión es igual a la de succion producto de la

profundidad del nivel freático, es decir, se alcanza el equilibrio, MRrecov =

MRunfrz.

DESCONGELAMIENTO

CONGELAMIENTOMR

t

MR frz

MR unfrz

RR=0 RR=1

MRmin

MR opt

FF FR FU




83


RR = ∆ T/ TR

Donde,

RR = Tasa de recuperación.

∆T = Número de horas transcurridas desde el inicio del deshielo.

TR= Período de recuperación: Número de horas que se necesitan por el

material para la recuperación en la etapa de descongelamiento del

pavimento en condición normal (condición descongelada).

De acuerdo a la guía de diseño MEPDG, el período de recuperación, TR, se

observa como una función del tipo de material, de la siguiente manera:

• TR = 90 días de arena/grava con P200PI <0,1.

• TR = 120 días de limos/arcillas, con 0,1 < P200PI < 10.

• TR = 150 días de arcillas con P200PI > 10.

El factor de ajuste de descongelamiento o material totalmente recuperado, surge

porque la recuperación no necesariamente logra regresar a las condiciones

iniciales, sino puede llegar a ser inferior o superior.

En el ANEXO C se muestra las formulas y procedimientos para obtener los

factores de ajuste de nivel de nodo.

Factores de ajuste compuesto, Fenv, para las capas estructurales del pavimento.

Para determinar el Factor Ambiente (Fenv), el EICM realiza una serie de

procedimientos para determinar los valores de Fenv, para cada capa estructural

del pavimento los cuales son mostrados a continuación.

Debemos tener presente que dentro de la estructura del pavimento se puede

encontrar diferentes estados físicos de los materiales que lo constituyen

(congelado, proceso de descongelación, descongelado), por lo que la

representación más general hace referencia a un pavimento en la cual se

involucran estos tres estados (National Cooperative Highway Research Program -

NCHRP 1-37A, 2003).




84


Grafico N° 2.15 Diagrama y matriz Tiempo-profundidad de coeficientes de ajustes Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

Grafico N° 2.16 Matriz de coeficiente de ajuste. Fuente: (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A, 2003)

FF: Congelado/Frozen FR: Recuperación /Recovering FU: Descongelado/Unfrozen




85


Para visualizar la variación del MR ocasionados por los cambios de estado físico

a lo largo del pavimento en función de la profundidad y el tiempo, en el

Gráfico N° 2.15 se ilustra la sección de un pavimento distribuido por factores que

representan diferentes estados de congelamiento por nodos:

Donde, cada fila representa cada nodo de análisis y cada columna el incremento

horario del tiempo, considerando para un periodo de análisis (1dia o semana)

Haciendo MRopt = 1, los valores de los factores que afectan el pavimento para

cada estado físico resulta expresado por el Grafico N° 2.16.

Seguidamente si consideramos cada columna de la matriz como un resorte y los

esfuerzos generados al modelo es σ, entonces el desplazamiento del resorte para

un periodo de tiempo determinado puede ser calculado por:

δ nodo,t = σ⋅hnodo /MR nodo,t

Donde,

Nodo = número de nodo.

t = tiempo (correspondiente a la columna de la matriz considerada).

hnodo = Longitud del resorte asignado al nodo que se está considerando.

MRnodo,t = Modulo Resiliente en el nodo.

El desplazamiento total de la flecha dada es igual a la suma de los

desplazamientos de todos los nodos en el tiempo t, que es la suma en vertical, por

ejemplo, para 1 hora.

Donde:

n = número de nodos (filas de la matriz).

Para obtener el promedio general de desplazamiento en todo el período de análisis

(2 semanas o 1 mes), se usa la siguiente ecuación:




86


Donde:

ttotal = número total de t incrementos de tiempo en el que el módulo compuesto

está calculado (número de columnas de la matriz). Para utilizar en EICM, cada

incremento de tiempo se ha establecido en 1 hora.

A continuación, el módulo compuesto (equivalente) puede obtenerse mediante el

uso de una variable, módulo compuesto MRcomp, que produce el mismo

δaverage (promedio) sobre el total espesor de la capa de la misma aplicada σ.

Igualando δaverage para el modelo compuesto δaverage para ecuación siguiente

y cancelando “σ” que aparece en ambos lados:

Donde:

htotal = altura total de la capa/subcapa:

Para que el Módulo Resiliente en el nodo y tiempo puede ser expresado como el

producto de un factor de ajuste del Módulo Resiliente Óptimo, puede ser sustituido

con la siguiente ecuación con un factor de ajuste compuesto, Fenv, para un sub-

capa (sub-matriz) mostrado seguidamente:

Donde:

Fenv= factor de ajuste compuesto de la subcapa.

Fnode,t = factor de ajuste en un determinado nodo y incremento de tiempo (que

puede ser FF, FR, o FU, dependiendo del estado del material).

Es importante tener en cuenta que el procedimiento se aplicará para todo el

proceso de diseño (p. ej., 20 años divididos en meses o 2 semanas) desde los

factores de ajuste varían de un nodo a otro, incluso dentro de una capa (o




87


subcapa) en el que todo el material está en el mismo estado (congelado,

descongelado, o en proceso de recuperación).

Finalmente, el papel de EICM y los modelos que los componen logran ajustar el

comportamiento del Módulo Resiliente para las condiciones ambientales de cada

sector y verificar los excesos de tensión (Esquema general de los parámetros de

predicción por el EICM), cabe resaltar que gran mayoría de los cálculos del EICM

tienen por objetivo determinar el comportamiento de la rigidez del pavimento y por

ende su factor de ajuste del Módulo Resiliente, en la Figura N° 2.11 muestra que

la mayoría de resultados tiene por objetivos predecir los cambios del MR (Witczak,

2011) :

Figura N° 2.11 Parámetros de respuesta del EICM Fuente: (Witczak, 2011)

Un indicador que no se vio en el desarrollo teórico es el TMI, el cual se refiere al

Índice de Humedad de Thornthwaite, una medida de la aridez/humedad de un

sistema de suelo-clima, se encarga de medir el equilibrio de la humedad del suelo

entre la evapotranspiración (demanda) y precipitación (la oferta), es decir la TMI

depende de la naturaleza cíclica de humedad y secado en un sitio, se calcula

utilizando la siguiente ecuación.

𝑇𝑀𝐼 = 75(𝑃

𝑃𝐸− 1) + 10

Donde:

P= Precipitación anual

PE=Evapotranspiración en función de la temperatura.

Otros Calculos

Ajuste del MR




88


Los valores de TMI son usados para distinguir los tipos de clima a los cuales se

encuentra sometido el pavimento y permite identificar condiciones climáticas

similares.

Fuente: Cfr: (Zapata & Houston, 2008)

La Tabla N°2.8 muestra la necesidad de introducir la variable climática mediante

el archivo climático para poder implementar el EICM al análisis de pavimentos, por

lo que el siguiente capítulo se propone una metodología para recopilar e integrar

información climática de la Región Callao (Perú) de acuerdo a las solicitudes de

la Metodología MEPDG y sea compatible con el software DG2002.

1 2 3

Fecha de construcción Base/Subbase X X X

Archivo Climatico "ICM" X

Latitud X X X

Longitud X X X

Elevación X X X

Nivel Freático Anual Promedio X

Valores estacionales X X

Espesores de capas X X X

Tipo de material X X X

Conductividad térmica Valores por defecto X X

Mediciones directa X

Capacidad calorífica Valores por defecto X X


Limite de Atterberg Mediciones directa X X X

Analisis granulometrico Mediciones directa X X X

Clasificacion de suelos Correlacion con el Modulo Resiliente. X

Modulo Resiliente o CBR o evaluar los coeficientes

ai en condiciones optimas. X

Valores de K1,K2,k3

Para calcular el Modulo Resiliente en

condiciones optimas X

Gravedad especifica de solidos Mediciones directa X X

Conductividad hidraulica saturada Mediciones directa X X

Maxima densidad seca Mediciones directa X X

Optimo contenido de humedad Mediciones directa X X

conductividad térmica en seco Mediciones directa X X

Valores por defecto X X

Parametro Curva Caracteristica Solido- Humedad Mediciones de succion directa. X X X

Superficie de absorcion de onda corta. Valores por defecto X X


Infiltracion

Elija entre una cantidad insignificante, menor,

Moderada o extrema X X X

Drenaje longitud de la trayectoria Sólo si la infiltración se considera X X X

Pendiente transversal del pavimento (bombeo) Sólo si la infiltración se considera X X X

Nivel de analisis

Modelo de inicializacion

Estructura del pavimento

Concreto asfatico y materiales de PCC

Materiales no ligados (compactado o natural)

Drenaje y propiedades de superficie.

Clima/condiciones de constorno

Parámetro Aplicación

Tabla N° 2.8 Parámetros necesarios para ejecutar el EICM para cada nivel de análisis




89

CAPÍTULO III: IMPLEMENTACIÓN DE LOS DATOS CLIMÁTICOS DE LA REGIÓN CALLAO AL MODELO CLIMÁTICO EICM

3. CAPÍTULO III: IMPLEMENTACIÓN DE LOS DATOS CLIMÁTICOS DE LA REGIÓN CALLAO AL MODELO CLIMÁTICO EICM.

El objetivo general del presente capitulo busca determinar un procedimiento de

recopilación de información existente para una condición climática (Región

Callao), almacenarlos de acuerdo al formato establecido por la metodología

MEPDG y generar un archivo electrónico (Archivo ICM) requerido por el software

del AASHTO 2002 (NCHRP Design Guide pavement, analysis & design system),

la cual integra los cálculos propios de la Guía de Diseño de Pavimento

Mecanístico-Empírico.

De acuerdo al nivel jerárquico correspondiente a los datos de entrada de tipo

climáticos, la metodología considera por defecto un Nivel 1, cabe resaltar que

este nivel considera una extensa base de datos producto de la calibración global

(800 estaciones meteorológicas de todo Estados Unidos con aproximadamente

60 a 66 meses de datos climático), por lo que deja una gran responsabilidad al

momento de generar estos archivos de forma manual.

En la presente investigación, el período de registro de datos climáticos es de dos

años (24 meses), iniciándose en enero 2013 hasta diciembre 2014, si bien una

mayor cantidad de información garantiza resultados más confiables en la

predicción de deterioros, esta investigación pretende establecer la viabilidad de

la implementación de la metodología MEPDG en nuestro país, por lo que se opta

por cumplir los requisitos mínimos (24 meses) de datos meteorológicos para fines

de cálculos (National Cooperative Highway Research Program - NCHRP 1-37A,

2003).

A continuación se muestra un resumen del procedimiento a seguir durante esta

investigación, los cuales se ilustra como un diagrama de flujo en el Cuadro Nº

3.1, de acuerdo a los siguientes pasos:

Paso 1 : Verificar la información disponible.

Paso 2 : Análisis y recopilación de información.

Paso 3 : Generar el archivo climático ICM.




90


Cuadro N° 3.1 Proceso para la Generación de Archivo Climático ICM.


3.1 PASO 1: DISPONIBILIDAD Y LIMITACIONES DE INFORMACIÓN

CLIMÁTICA EXISTENTE.

Parámetros requeridos

La información requerida por el modelo EICM, contempla la recopilación de una

extensa base de datos de información meteorológica relacionada con el área del

proyecto, esta información es ingresada al software de la Guía de diseño M-E

mediante un archivo virtual con extensión “.icm” al que fue denominada por la

presente investigación como archivo climático ICM.

Los datos meteorológicos requeridos por el EICM son mostrados en la Tabla

Nº 3.1, cabe resaltar que estos parámetros son las principales limitantes de

muchas agencias para lograr su implementación debido al requerimiento de

factores horarios con antigüedades que cubran los periodos de diseño del

pavimento, con la finalidad de lograr una mejor precisión de la predicción de

deterioros.

Parámetros requeridos

Disponibilidad de data climática

Principales limitaciones.

Interpretación los parámetros adoptados por el

Recopilación de información.

Errores típicos de la información recopilada.

Identificar la estructura propia del archivo ICM

Integración de información climática.

PASO 1:

DISPONIBILIDAD Y

LIMITACIONES DE

INFORMACIÓN

CLIMÁTICA EXISTENTE.

PASO 2:

ANALISIS Y

RECOPILACIÓN DE

INFORMACIÓN.

PASO 3:

GENERAR EL ARCHIVO

CLIMÁTICO ICM




91


Tabla N° 3.1 Datos meteorológicos requeridos por la metodología MEPDG, según su frecuencia de medición y las unidades reconocidas por la MEPDG.

Factor Descripción Unidades Frecuencia

Fac

tore

s

Ho

rari

os

Precipitación Pulg. Horaria

Temperatura del aire °F Horaria

nubosidad % Horaria

viento millas/h Horaria

Nivel Freático Pie - Ft Horaria

Otr

os

Fa

cto

res

Salida y puesta de sol Hora en Decimal

Diaria

Humedad Relativa % Mensual

Radiación solar But/(ft2*dia) Diaria

Coordenadas Geodésicas Altura en (ft) -


Disponibilidad de data climática

Fueron consultadas a las principales agencias que proveen de información

climática en Lima y Callao, como el Servicio Nacional de Meteorología e

Hidrología del Perú (SENAMHI) y la Corporación Peruana de Aeropuertos y

Aviación Comercial (CORPAC).

SENAMHI cuenta principalmente con dos (02) redes de estaciones

meteorológicas, denominadas estaciones convencionales y estaciones

automáticas, estas observaciones son la columna vertebral de la vigilancia

meteorológica en el Perú, fiable y relativamente densa.

Se denomina estaciones meteorológicas convencionales a las estaciones en las

cuales se hacen observaciones superficiales (Tabla N° 3.2), equipadas con

instrumentos de lectura directa o de registro, cuya medida de la variable se realiza

en forma manual así como también en forma mecánica en un gráfico de registro.

Una estación meteorológica automática (EMA) o hidrológica (EHA) es aquella

estación que consta de sensores que registran las variables hidrometeorológicas

y las almacenan en una plataforma colectora de datos y eventualmente




92


transmiten en forma automática, en tiempo real o cuasi real (es la transmisión que

se efectúa en tiempo diferido).

De acuerdo al Manual del Sistema Mundial de Observaciones (OMM, 1981),

reconocida por el SENAMHI, una estación meteorológica puede pertenecer a más

de una de las clase de estaciones mostrada en la Tabla N° 3.2, dependiendo de

su aplicación o tipo de observaciones.

Tabla N° 3.2 Clasificación de estaciones de observaciones meteorológicas, hidrológicas y

agrometeorológicas según su finalidad.

Fuente: (OMM, 1981)




93


El número de recopilación esta determinado por las horas de medición, donde

para fines meteorológicos sinópticos, climatológicos, agrometeorológicos e

hidrográficos se muestra en la Tabla N° 3.3.

Tabla N° 3.3 Horarios de observación.

Fuente: (OMM, 1981)




94


En el cuadro N° 3.2, se muestra una comparación del número de horas de

medición en un día por cada tipo de estación meteorológica versus los parámetros

requeridos por la metodología MEPDG de acuerdo a las normas establecidas por

el SENAMHI y la OMM (SENAMHI, 2013).

Cuadro N° 3.2 Parámetros usados por el MEPDG, tipos de observaciones y numero de observaciones mínima diaria de acuerdo al SENAMHI y OMM N°364


CORPAC es el proveedor del Servicio Meteorológico Aeronáutico designado por

la Dirección General de Aeronáutica Civil (DGAC). Brinda el servicio

meteorológico a la aviación en conformidad con la OACI, el servicio meteorológico

a nivel nacional cuenta con treinta y un (31) Estaciones Meteorológicas

Aeronáuticas (EMA's), dentro de los cuales cinco (05) cuentan con la instalación

de Sistemas Automáticos de Observación Meteorológica - AWOS (Lima, Iquitos,

Cuzco, Arequipa y Trujillo) (CORPAC S.A., 2015).

Análogo a la red de estaciones SENAMHI, Las Estaciones Meteorológicas

Aeronáuticas (EMAs) administradas por CORPAC son de dos tipos, las

estaciones Meteorológicas Convencionales y estaciones Meteorológicas

Automáticas.

De la información obtenida del Cuadro Nº 3.3, se deduce que las Estaciones

Aeronáuticas Automáticas (AWOS) satisfacen la frecuencia de medición, según

MEP

DG

(Fr

ecu

en

cia)

MEP

DG

(N°

Ob

serv

acio

ne

s D

ía)

Sin

óp

tico

s

Cli

mm

ató

logi

cas

Agr

om

ete

oro

lógi

cos

Hid

roló

gico

s

Precipitación Horario 24 8 2 5 -

Temperatura del aire Horario 24 8 3 5 -

Porcentaje nubosidad Horario 24 8 3 -

Velocidad del viento Horario 24 8 3 5 -

Nivel Freática Horario 24 - - - -

Salida y Puesta de sol Diario 1 - - - -

Humedad Relativa Mensual 8 3 5 -

Radiación Solar DIario 1 - 3 5 -

PARÁMETRO

N° de Observaciones de Superficie Diarias.REQUERIMIENTO




95


los requerimientos de la metodología MEPDG, en el ANEXO D, se detalla todas

las Estaciones Meteorológicas administradas por CORPAC S.A. y se identifica

las estaciones que cuentan con medición horaria durante 24 horas.

Cuadro N° 3.3 Parámetros usados por el MEPDG, tipos de observaciones y numero de

observaciones mínima diaria de acuerdo a CORPAC.


Cabe resaltar que las Estaciones Meteorológicas Aeronáuticas (de acuerdo al

Cap. 4 Anexo 3 - OACI), generan observaciones meteorológicas y difunden los

informes METAR, SPECI, CLIMAT, SYNOP, TEMP y PILOT (Organización de

Aviación Civil Internacional, 2007), por lo que se puede información

meteorológica de forma indirecta a partir de estos reportes.

Para la obtención de información climatica fue elegido la estación ubicada en el

Aeropuerto Internacional Jorge Chávez; sin embargo para la obtención de

información de forma directa es muy costoso y además requiere mucho tiempo

para su procesamiento y entrega.

Otra alternativa para la obtención de información de estaciones AWOS de forma

indirecta aprovechando el avance tecnológico del internet, fue gracias a un

proceso de extracción de información a partir de los Informes Meteorológicos de

Rutina Aeronáutica – METAR.

MEP

DG

(Fr

ecu

en

cia)

MEP

DG

(N°

Ob

serv

acio

ne

s D

ía)

OTR

AS

ESTA

CIO

NES

IQU

ITO

S, P

IUR

A,

CH

ICLA

YO

, TR

UJI

LLO

,

PU

CA

LLP

A,

LIM

A/C

ALL

AO

, CU

SCO

,

PIS

CO

, AR

EQU

IPA

,

TAC

NA

Precipitación Horario 24 9 a 16 24

Temperatura del aire Horario 24 9 a 16 24

Porcentaje nubosidad Horario 24 9 a 16 24

Velocidad del viento Horario 24 9 a 16 24

Nivel Freática Horario 24 - -

Salida y Puesta de sol Diario 1 - -

Humedad Relativa Mensual

Radiación Solar DIario 1 -

N° de Observaciones Observaciones

Aeronáuticas por día.

PARÁMETRO

REQUERIMIENTO




96


En el ítem 3.2.2.1 se detallara las características propias de los Informes METAR

y el papel de la información extraída para la presente investigación.

Luego del procesamiento de los informes METAR, consultado en medios virtuales

y el análisis e interpretación de cada parámetro, que será visto en el Paso 2, se

muestra en el Cuadro N° 3.4, un resumen de toda la información obtenida,

además se puede apreciar la disponibilidad de toda la información requerida para

generar el archivo virtual climático ICM.

Cuadro N° 3.4 Datos recopilados para la elaboración de los archivos ICM


Principales limitaciones.

Por parte del SENAMHI, existe una densa red de estaciones

meteorológicas en Lima y Callao, sin embargo estos no graban información

de acuerdo a la frecuencia requerida por la metodología MEPDG, además

existen periodos que carecen de información.

El acceso de información es restringida y muy limitada para fines de

investigación.

o SEMAMHI, requiere solicitud previa para acceder a información de

tipo mensual.

o Para datos diarios y horarios se requiere un costo de acuerdo al

número de información, por lo que resulta más costosa a frecuencia

horaria.

o En CORPAC toda adquisición de información es mediante una

solicitud y demanda un costo.

PARÁMETRO FRECUENCIA PERIODONUMERO DE

DATOS

INFORMACIÓN

COMPLETA

PRECIPITACIÓN HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

TEMPERATURA DEL AIRE HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

PORCENTAJE NUBOSIDAD HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

VELOCIDAD DEL VIENTO HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

NIVEL FREÁTICO (*) HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

SALIDA Y PUESTA DE SOL DIARIO ENE 2013 - DIC 2014 1460 SI

HUMEDAD RELATIVA MENSUAL ENE 2013 - DIC 2014 24 SI

RADIACIÓN SOLAR DIARIO ENE 2013 - DIC 2014 730 SI




97


En el anexo E, se verifica los presupuestos por información climática de tipo

horario y diario correspondiente a la estación Campo de Marte (SENAMHI),

así mismo se muestra la comunicación vía correo electrónico donde especifica

el carácter mensual de información libre para fines de investigación.

Los reportes aeronáuticos METAR brinda la mayor información de forma

libre y de alta calidad, sin embargo, de las 31 estaciones mostradas en la

Figura N° 3.1 solo 10 cuenta con mediciones de hasta 24 horas por cada

día, los cuales son Iquitos, Piura, Chiclayo, Trujillo, Pucallpa, Lima/Callao,

Cusco, Pisco, Arequipa y Tacna (CORPAC S.A., 2015).

Figura N° 3.1 Estaciones Meteorológica operada por CORPAC. Fuente: (CORPAC S.A., 2015)

Los reportes METAR usados para la recopilación de información climática,

son extraídos en archivos digitales en formato texto (.txt), por lo que




98


requiere realizar un trabajo previo para identificar, interpretar y ordenar los

parámetros requeridos.

De las unidades consultadas, estos no graban datos de radiación solar, fue

necesario determinar esta información mediante datos históricos detallada

en el punto 3.2.1.8, por lo que esta investigación se limita a realizar un

mayor análisis de esta variable.

No se cuenta con un criterio claro para precisar el rango de alcance de

datos meteorológicos de una determinada estación, por lo que se debe

desarrollar un estudio para determinar el número de unidades climáticas

mínimas, especialmente cuando se analiza tramos de carreteras de

penetración en donde existe condiciones climáticas diferenciadas.

3.2 PASO 2: ANALISIS Y RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN.

En este capítulo se busca determinar los procedimiento para recopilar y validar

la información meteorológica requerida por la metodología MEPDG (ver tabla Nº

3.1), comparando con la característica espacio temporal que abarca cada

parámetro para Lima Metropolitana y el Callao, con la intención de adoptar

valores climáticos que reflejen de manera coherente a la zona del proyecto.

Interpretación los parámetros adoptados por el MEPDG y análisis del

entorno.

3.2.1.1 Precipitación

La precipitación es cualquier forma de hidrometeoro que cae del cielo y llega a la

superficie terrestre. Toma varias formas, incluyendo las heladas, el granizo,

la lluvia y la llovizna. Este estudio considera que la forma de precipitación en el

modelo EICM es la lluvia (Redefinición de precipitación, s.f).

En la MEPDG la unidad de la Precipitación en “pulgadas”, de forma horaria, se

emplea la cantidad de precipitación acumulada para la hora anterior. Por

ejemplo, el valor a las 6:00 a.m. representaría el período de tiempo entre 5:00

y 6:00 a.m (Truax, Heitzman, & Takle, 2011).




99


La compleja interacción entre los efectos climáticos, obliga al modelo EICM

prescindir de los efectos que produce los flujos de calor resultante de la

precipitación y de la infiltración en la estructura de pavimento. Sin embargo, la

precipitación es necesarios para estimar la infiltración y la altura media del nivel

freático.

En una estructura de pavimento, la humedad y la temperatura son las dos

variables que puede afectar de manera significativa la superficie del pavimento y

las propiedades de la subrasante, por ende, de su capacidad de transporte de

carga.

Cabe destacar que la recolección y/o la disponibilidad de registros climáticos

también representan un reto, ya que las carreteras se construyen para durar

varios años, de forma que la obtención de los diferentes patrones del clima

puede resultar a veces insegura para el proceso de diseño (Truax, Heitzman, &

Takle, 2011).

Distribución espacio-temporal de la precipitación en cuencas hidrográficas

de Lima y Callao.

La precipitación en Lima tiene un comportamiento normal, siendo los valores

máximos en los meses de invierno y los mínimos en verano. En promedio las

precipitaciones en la ciudad varían entre los 0.02 y 2.00 mm mensual acumulada

(Autoridad Nacional del Agua, 2010).

A nivel de las cuencas de los ríos Chillón, Rímac y Lurín, en sus zonas bajas que

comprende a la ciudad de Lima Metropolitana, las precipitaciones varían de

escasa a nulas, generalmente se caracterizan por presentar lloviznas ligeras (ver

Figura Nº3.2). En las zonas altas se registra una precipitación de 600 a 400 mm,

mientras que en las bajas es inferior a los 10 mm al año. Resulta interesante

precisar que a pesar de su muy elevada humedad (entre 81% y 85%), Lima se

caracteriza por su condición desértica, con una cantidad de lluvia casi nula.




100


Figura N° 3.2 Distribución espacio – temporal de la precipitación media (mm) en cuencas hidrográficas de Lima y Callao.

Fuente: (Municipalidad Metropolitana de Lima, 2004)

De la Figura Nº 3.2 se observa la tendencia de la precipitación característica en

Lima Metropolitana y el Callao son prácticamente nulos, incrementandoce

transversalmente hacia el Este del país.

Precipitación en la zona de estudio

Con el propósito de implementar los datos de precipitación, para la creación del

archivo ICM se obtuvo datos horarios correspondiente a la estación meteorológica

del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, desde el periodo Enero 2013 a

Diciembre 2014, a continuación se muestra en el Gráfico Nº 3.1 los datos de

precipitación con frecuencia mensual para el periodo de dos años en la zona de

estudio.




101


Grafico N° 3.1 Resumen de datos de precipitación mensual acumulado en la Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y 2014 en (mm).


Cabe resaltar que los datos mensuales obtenidos adoptan un valor máximo el mes

de marzo 2014 con 1.2 mm y siendo prácticamente despreciable en el resto de

meses. La información horaria obtenida es casi nula por lo que correspondería a

las características del entorno.

Los datos fueron obtenidos a partir de los informes METAR desde la dirección web

(http://www.ogimet.com/) los cuales son mostrados en el ANEXO F.

3.2.1.2 Temperatura

La temperatura viene a ser el componente del clima que indica el grado de

calentamiento del aire atmosférico. En la MEPDG la unidad de la Temperatura en

“grados Fahrenheit”, de forma horaria, medida aproximadamente a dos metros

sobre la superficie del suelo.

Típicamente el valor medido corresponde al máximo horario y es válido para el

intervalo de minutos antes de la medición (Atlas Ambiental de Lima [Versión

electrónica], 2004)

La temperatura del aire es requerido por la ecuación de balance de calor en el

EICM para los cálculos de la radiación de onda larga emitida por el aire y para la

transferencia de calor por convección desde la superficie al aire. Además, los

datos de temperatura se utilizan para definir los períodos congelamiento y

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

ene-14 feb-14 mar-14 abr-14 may-14 jun-14 jul-14 ago-14 sep-14 oct-14 nov-14 dic-14

PR

ECIP

ITA

CIÓ

N (m

m)

MES

PRECIPITACIÓN MENSUAL ACUMULADO - ESTACIÓN CORPAC

Precipitación 2014 Precipitación 2013

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

http://www.ogimet.com/




102


descongelamiento dentro del marco de tiempo de análisis y para determinar el

número de ciclos de congelación.

La influencia de las variaciones de la temperatura se percibe sobre todo en la

mezcla asfáltica que en las capas inferiores (AASHTO, 2008). Este efecto actúan

directamente modificando el Modulo Resiliente (Mr), para condiciones climáticas

frías pueden llegar a obtenerse valores de 2 a 3 millones PSI y en climas caluros

a 0.1 millones PSI.

Distribución espacio-temporal de la Temperatura en cuencas hidrográficas

de Lima

La temperatura en Lima Metropolitana es sinusoidal, variando entre temperaturas

bajas en los meses de junio a setiembre a valores máximos de diciembre y abril,

lo que hace que en la ciudad se registren dos estaciones bien definidas, una fría

y otra cálida.

La temperatura media anual presenta valores comprendidos entre 18.6ºC y

19.8ºC. Los mayores valores se obtienen cerca del litoral y disminuyen a medida

que nos acercamos al este de la capital.




103


Figura N° 3.3 Distribución promedio de temperaturas máximas pronosticadas el mes de febrero

para Lima Metropolitana y Callao.

Fuente: (Atlas Ambiental de Lima [Versión electrónica], 2004)

En los meses de verano la temperatura mínima y máxima promedio oscilan entre

los 18ºC (64.4 °F), 29°C (84.2°F) respectivamente presentándose principalmente

en febrero los valores más altos (ver Figura N° 3.3).




104


Figura N° 3.4 Distribución promedio de temperaturas mínimas para Lima Metropolitana y Callao. Fuente: (Atlas Ambiental de Lima [Versión electrónica], 2004)

La temperatura mínima y máxima promedio en los meses de invierno varían entre

los 14°C (57.2°F) y 20ºC (68°F) respectivamente dependiendo de la estación, ver

Figura Nº3.4.




105


Temperatura en la zona de estudio

Con el propósito de implementar los datos de temperatura, para la creación del

archivo climático ICM fue recopilado datos horarios correspondiente a la estación

meteorológica del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, desde el periodo Enero

2013 a Diciembre 2014 a continuación se muestra el Gráfico Nº 3.2, el resumen

mensual de datos de temperatura promedio, máximas y mínimas con frecuencia

diaria para el periodo de dos años.

Grafico N° 3.2 Resumen de datos de temperatura promedio mensual en la Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y 2014 en grados Fahrenheit.


Cabe resaltar que los resultados obtenidos en el grafico N° 3.2, muestran la

tendencia de la temperatura característica en Lima Metropolitana y el Callao con

valores picos de 87.8 ºF (31 ºC) y mínimos de 57.2 ºF (14ºC).


(http://www.ogimet.com/), lo cual se encuentran en el ANEXO F y en el ANEXO G

se muestra una comparación de datos diarias obtenidos del SENAMHI y valores

horarios recopilados de los informes METAR, reflejándose un buena coherencia

de ambas mediciones.

50

55

60

65

70

75

80

85

90

Ene.-13 Abr.-13 Jul.-13 Oct.-13 Feb.-14 May.-14 Ago.-14 Dic.-14

TEM

PER

AT

UR

A (

°F)

FECHA

DISTRIBUCION PROMEDIO DE TEMPERATURA - ESTACIÓN CORPAC

Tº Min Tº Max Tº Prom





106


3.2.1.3 Nubosidad

La nubosidad es la parte de la cubierta del cielo que se atribuye a las nubes,

medido generalmente en décimas u octavos de cielo cubierto (Wikipedia, La

enciclopedia libre, s.f).

La determinación de la nubosidad utiliza una escala de 0/8 (sin nubes) para 8/8

(cobertura total del cielo), ver Tabla Nº 3.4; estas observaciones son utilizadas

fundamentalmente por los pilotos de las aeronaves para conocer en una primera

instancia la visibilidad del aeropuertos de destino.

Tabla N° 3.4 Escala de la nubosidad

(*) Denominación de los porcentajes de nubosidad según los Informes METAR.

Fuente: Elaboración propia

En la metodología MEPDG la nubosidad graba valores en porcentaje (0% es

nublado y el 100% está claro) con frecuencia horaria, los valores de este

parámetro indican que a mayores porcentajes implica menor nubosidad,

considerándose como el opuesto del porcentaje de cobertura de nubes (Truax,

Heitzman, & Takle, 2011, pág. 43).

Los principales agentes modificadores de la temperatura en el pavimento es la

incidencia del sol en la superficie y los modos primarios de transferencia, como

son la radiación solar incidente, la transferencia de energía por convección (entre

la superficie del pavimento y el fluido en contacto con ella), la conducción dentro

del pavimento debido a la naturaleza de los materiales, la incidencia de onda larga

OCTAS PORCENTAJE (%) DESCRIPCIÓN - CANTIDAD DE NUBES METAR

0/8 0 No hay nubes - Cielo despejado (*)

1/8 12.5 Escasa FEW

2/8 25 Escasa FEW

3/8 37.5 Dispersa SCT

4/8 50 Dispersa SCT

5/8 62.5 Nuboso BKN

6/8 75 Nuboso BKN

7/8 87.5 Nuboso BKN

8/8 100 Cubierto OVC




107


y térmica debido interacción con la nubosidad del entorno y la superficie del

pavimento (Yavuzturk & Ksaibati, 2002).

Las condiciones atmosféricas en la superficie del pavimento son las responsables

de la temperatura dentro su estructura. El Modelo Estructural Climático-Material

(Modelo CMS) forma parte del modelo EICM y es responsable de establecer los

balances energéticos en la superficie para estimar la temperatura en el pavimento.

Porcentaje de cielo claro ó nubosidad en la zona de estudio

Con el propósito de implementar los datos de nubosidad, para la creación del

archivo ICM se obtuvo datos horarios correspondiente a la estación meteorológica

del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, desde el periodo Enero 2013 a

Diciembre 2014, a continuación se muestra los Gráfico Nº 3.3 y Gráfico Nº 3.4 los

datos de nubosidad media mensual para el periodo de dos años en la zona de

estudio.

De la información recopilada (ver Gráfico N° 3.3 y 3.4), se puede apreciar un

comportamiento ciclico de la nubosidad en el tiempo, donde los valores de mayor

nubosidad se presenta en los meses de invierno (julio y agosto) y su contraparte

se aprecia mayores porcentajes de Cielo Claro durante los meses de verano

(enero y febrero).


(http://www.ogimet.com/) ver y son mostrados en el ANEXO F.

Grafico N° 3.3 Resumen de datos de nubosidad promedio diario en la Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y 2014 en porcentaje


-

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

01/01/2013 11/04/2013 20/07/2013 28/10/2013 05/02/2014 16/05/2014 24/08/2014 02/12/2014

NU

BO

SID

AD

EN

PO

RC

ENTA

JE

DIA

NUBOSIDAD PROMEDIO DIARIO(%)





108


Grafico N° 3.4 Resumen de datos de promedio de Cielo Claro diario en la Estación CORPAC del

Aeropuerto Jorge Chávez, para el periodo de 2013 y 2014 en porcentaje. Fuente: Elaboración Propia

3.2.1.4 Viento

El viento es la variación de estado del movimiento del aire causado por las

diferencia de presión, producto del calentamiento de las diversas zonas de la tierra

y de la atmosfera, el viento como tal tiene dos componentes de medición la

dirección y velocidad.

Respecto a la dirección se considera cero grados u origen al viento que viene del

norte, y la escala es creciente hasta los 360 grados en sentido horario. De este

modo un viento del sureste equivale a 135°; uno del sur, a 180°.

Figura Nº3.8 Rosa de los Vientos verano en la estación del Aeropuerto Internacional de Lima y Callao “Jorge Chávez”, años 2006 - 2013.

Fuente: CORPAC S.A

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

01/01/2013 11/04/2013 20/07/2013 28/10/2013 05/02/2014 16/05/2014 24/08/2014 02/12/2014

PO

RC

ENTA

JE D

E C

IELO

CLA

RO

DIA

CIELO CLARO PROMEDIO DIARIO(%)




109


Por razones históricas, uno de los campos en los que existe más tradición en el

conocimiento y la descripción del viento es en la navegación. Por este motivo,

existen dos escalas más de velocidades de viento que son propias de este campo.

La primera es el nudo, que equivale a una milla náutica por hora ó 1,852 km/h y la

segunda es la escala Beaufort, que es puramente fenomenológica y que estima la

velocidad del viento en función del aspecto de la superficie del mar ver Tabla Nº

3.5.

Tabla N° 3.5 Equivalencias de la escala Beaufort

Fuente: (Ministerio de Energía y Minas, 2008)

De acuerdo a la metodología MEPDG la unidad de la Velocidad del viento en

“millas por hora”, Este valor es normalmente una velocidad del viento promedio

durante un período de dos minutos en lugar de un valor instantáneo (Truax,

Heitzman, & Takle, 2011).

En el EICM La velocidad del viento es necesaria, sobre todo para los cálculos de

ajuste del coeficiente de transferencia de energía por convección en la superficie

del pavimento; sin embargo no se requiere datos de Dirección del Viento.

Distribución espacio-temporal del viento en las regiones de Lima y Callao

La tendencia del viento medio anual fluye desde las zonas costeras hacia el

interior del continente dirigiéndose hacia los valles que conforman las cuencas de

los ríos Chillón, Rímac y Lurín. La velocidad del viento en promedio oscilan de 4




110


m/s (8.9 mph) a 6m/s (13.4 mph) (Atlas Ambiental de Lima [Versión electrónica],

2004).

Figura N° 3.5 Dispersión de la velocidad media del viento diurno para la ciudad de Lima. y Callao.

Fuente: (Atlas eólico del Perú, 2008)




111


Viento en la zona de estudio

Con el propósito de implementar los datos de viento, para la creación del archivo

ICM se obtuvo datos horarios correspondiente a la estación meteorológica del

Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, desde el periodo Enero 2013 a Diciembre

2014 a continuación se muestra en el Gráfico Nº 3.5 el viento promedio diario

según el tiempo para el periodo mencionado.

Grafico N° 3.5 Resumen de datos de viento promedio diario en la Estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y 2014 en millas por hora


De la información recopilada, se puede apreciar la tendencia errática del viento,

donde los valores máximos y mínimos obtenidos bordean los valores de 14 mph

(6.25 mph) y 4 mph (2.3 mph) respectivamente.


(http://www.ogimet.com/) los cuales se encuentran en el ANEXO F.

3.2.1.5 Profundidad del nivel freático

Para determinar el valor de la profundidad del nivel freático se usó un nivel de

entrada tres (03) según la metodología MEPDG, el cual abarca la revisión de

estudios anteriores con la finalidad de obtener estimaciones.

(…) Asimismo, se indica que durante la excavación de la calicata C-10, se ubicó

nivel freático a una profundidad de 2.30 m. También se consigna que los suelos

existentes por debajo de aproximadamente 60 cm de profundidad, aunque en

algunos casos. (Del Aguila, P., 2013, pág. 31).

-

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

01/01/2013 11/04/2013 20/07/2013 28/10/2013 05/02/2014 16/05/2014 24/08/2014 02/12/2014

VIE

NTO

(m

ph

)

DIA

VIENTO PROMEDIO DIARIO (mph)





112


Por tanto, los datos asumidos para la presente investigación corresponde a una

altura de nivel freático de 10 pies equivalente a 3.04 m, pudiendo variar según la

zona de evaluación.

3.2.1.6 Salida y puesta de sol

El crepúsculo es el período después de la puesta del sol o antes del amanecer,

cuando todo o parte del cielo está visiblemente brillante debido a la luz solar

dispersada por nubes o el cielo claro, dos tipos de crepúsculos son diferenciados:

el crepúsculo matutino la cual ocurre antes de la puesta del sol también

denominado amanecer, aurora y el crepúsculo vespertino la cual ocurre tras la

puesta del sol, también llamado atardecer u ocaso.

El parámetro climático Salida y Puesta de Sol corresponde a las horas

transcurridas desde los crepúsculos matutinos hasta el crepúsculo vespertino. Las

unidades en la metodología MEPDG requeridas son en horas decimales.

Existen muchos medios disponibles en el internet que calculan estos valores

según la posición geográfica, para nuestro caso toda la información fue obtenida

de la siguiente dirección (http://www.sunrise-and-sunset.com/es/peru) para un

periodo de dos años, desde enero 2013 a diciembre 2014, ver Gráfico Nº 3.6.

Grafico N° 3.6 Resumen de datos de Salida y Puesta de Sol promedio diario en la estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez para el periodo de 2013 y 2014 en horas decimales.


- 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00

10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00

01

/01

/20

13

01

/02

/20

13

04

/03

/20

13

04

/04

/20

13

05

/05

/20

13

05

/06

/20

13

06

/07

/20

13

06

/08

/20

13

06

/09

/20

13

07

/10

/20

13

07

/11

/20

13

08

/12

/20

13

08

/01

/20

14

08

/02

/20

14

11

/03

/20

14

11

/04

/20

14

12

/05

/20

14

12

/06

/20

14

13

/07

/20

14

13

/08

/20

14

13

/09

/20

14

14

/10

/20

14

14

/11

/20

14

15

/12

/20

14

SALI

DA

Y P

UES

TA D

E SO

L (D

ECIM

AL)

DIA

Salida y puesta de sol (Decimal)

Crepusculo Matutino Crepusculo Vespertino Duración del Día

http://www.sunrise-and-sunset.com/es/peru




113


3.2.1.7 Humedad Relativa

La humedad relativa es la relación de la presión de vapor del medio con respecto

a la presión de vapor de saturación del agua. Esta cantidad se define

alternativamente por la Organización Mundial de Meteorología como la relación

del rango de mezcla a la relación de mezcla de saturación. Estas dos definiciones

producen valores numéricos casi idénticas.

El contenido de agua en la atmosfera depende, principalmente, de la temperatura.

Así temperaturas cálidas están relacionado con una mayor capacidad del aire en

retención de humedad y para temperatura implica una baja capacidad para

almacenar vapor de agua.

La metodología MEPDG utiliza este parámetro en porcentajes, su incorporación

se realiza para los doce (12) meses del año considerando todos los años de

registro.

La humedad relativa contribuye a la generación de daño en los pavimentos rígidos,

principalmente por deformaciones e IRI, además son afectados por la humedad

del aire que contribuye a su deformación; sin embargo los efectos en los

pavimentos flexibles es discutible sin tener mucha relevancia su consideración.

Distribución espacio-temporal de la humedad relativa en Lima y Callao.

El vapor de agua de la atmosfera está casi siempre concentrado en capas bajas

de la troposfera y normalmente, alrededor del 50 % del contenido total se

encuentra por debajo de los 2000 metros.

La ciudad de Lima metropolitana y el Callao tienen una fuente que le proporciona

constantemente humedad, el mar. Los altos valores de humedad relativa, son más

significativos en las zonas cercanas al litoral, disminuyendo en función a la altitud

y distancia, hacia los distritos de la zona Este y Nor-Este ver Figura Nº 3.6., donde

se tiene un valor promedio anual de 84%.




114


Figura N° 3.6 Distribución Humedad relativa para Lima Metropolitana y el Callao.

Fuente: (Municipalidad Metropolitana de Lima, 2004)

Humedad relativa en la zona de estudio

Con el propósito de implementar los datos de humedad relativa, para la creación

del archivo “.ICM” se obtuvo datos mensuales de la estación Campo de Marte -

SENAMHI, para el periodo Enero 2013 a Diciembre 2014, en el Gráfico Nº 3.7 se

muestra los datos valores obtenidos.




115


Grafico N° 3.7 Datos de Humedad Media Mensual para el periodo 2013 y 2014 en la estación CORPAC del Aeropuerto Jorge Chávez y SENAMHI estación Campo de Marte


Estos resultados obtenidos muestran la tendencia de la Humedad Relativa

característica en Lima Metropolitana y el Callao con valores picos mayores al 84%

y mínimos de 80 % durante todo el año.

3.2.1.8 Radiación solar

Los valores medidos por los instrumentos en realidad graban los datos de

irradiación, la radiación es emitida por otro cuerpo que radia y la irradiación es la

que llega al cuerpo expuesto por lo que son detectados, sin embargo, se suele

usarse el término “radiación” para referirse a la irradiación. La Radiación es la

energía solar incidente en una superficie por unidad de área. Es el resultado de

integrar la irradiancia en un período de tiempo (Servicio Nacional de Meteorología

e Hidrología - SENAMHI, 2003).

En la MEPDG la unidad de la Radiación Solar esta expresada en unidades

térmicas británicas (But/ft2* día) y considera la incidencia a la superficie terrestre

por radiación directa (onda corta) y difusa (onda larga) como se muestra en la

Figura N° 3.7.

La radiación solar directa, es la radiación que llega a la superficie de la tierra en

forma de rayos provenientes del sol sin cambios de dirección (Sánchez,

Rodríguez , Collante, & Simbaqueva, 1993, pág. 85).

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

SENAMHI 2013 75.41 73.47 74.56 70.45 80.28 84.15 84.91 83.88 83.61 82.00 79.68 76.24

SENAMHI 2014 76.26 77.79 74.93 75.87 77.32 71.93 87.82 86.89 88.21 85.50 82.69 81.47

CORPAC 2013 77.80 77.63 78.25 81.02 85.48 86.12 86.23 79.50 84.84 83.35 82.00 79.84

CORPAC 2014 80.15 80.11 80.64 84.62 79.62 78.53 83.90 83.80 84.77 82.59 80.96 79.49

-

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

HUMEDAD MEDIA MENSUAL (%)




116


La radiación solar difusa, es la Radiación que proviene de otras direcciones

(distintas a las del disco solar) debido a la reflexión y dispersión que producen en

la radiación solar, la atmósfera y las nubes (Hernández, Tejeda, & Reyes, 1991,

pág. 153).

Figura N° 3.7 Radiación Solar directa y difusa. Fuente: (Sarmiento, 2008)

La radiación solar forma parte de los principales agentes modificadores de la

temperatura en el pavimento, sirve para determinar el balance energético

calculado por el EICM con otros factores que interactúan en el mismo periodo.

Distribución espacio-temporal de la Radiación Solar en el Perú

A nivel anual, la zona de mayor potencial de energía solar del territorio peruano

se encuentra principalmente en la costa sur (16° a 18° S), donde se dispone de

6,0 a 6,5 kW h/m2. Otras zonas en las que se registra alta disponibilidad de

energía solar diaria, entre 5,5 a 6,0 kW h/m2 son la costa norte (3 a 8° S) y gran

parte de la sierra sobre los 2 500 msnm, siendo en orden de importancia en cuanto

a su extensión superficial: la sierra sur, la sierra central y la sierra norte

(Municipalidad Metropolitana de Lima, 2004).




117


Figura N° 3.8 Distribución Radiación Solar para Lima Metropolitana y Callao.

Fuente: (Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003)

Radiación Solar en la Zona de estudio.

En la Figura Nº 3.8 puede observarse que para Lima Metropolitana y Callao, el

mayor potencial de energía solar se encuentra hacia el Este de Lima,

especialmente en los meses de verano, con valores promedios entre 5.5 a 5.6 kW

h/m2 (1,743.49 a 1,775.19 Btu/ft2), incrementándose hacia las cuencas medias y




118


altas de los ríos Chillon, Rimac y Lurin hasta 7.0 kW h/m2 (Truax, Heitzman, &

Takle, 2011).

Con el propósito de implementar los datos de Radiación Solar, para la creación

del archivo climático, fue obtenido mediante los resultados del Proyecto

PER/98/G31 (Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003)

el cual consistió en elaborar un estudio sobre la incidencia de la radiación solar en

el Perú.

(…) a fin de impulsar el uso masivo de la energía solar como fuente energética

es lo que ha motivado al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología

(SENAMHI) y la Dirección ejecutiva de Proyectos del Ministerio de Energía y

Minas (DEP-MEM) a suscribir un Convenio dentro del marco del proyecto

PER/98/G31, a fin de que el SENAMHI elabore el ‘Atlas de energía solar del

Perú’, documento que deberá consolidar los datos históricos y también recientes

sobre la irradiación solar en nuestro país y a su vez plasme la utilización de

sofisticadas y actuales técnicas de evaluación y análisis de este recurso.

(Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003).

Figura N° 3.9 zonas de simulación establecidas por el Proyecto “PER/98/G31 Fuente: (Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003)

Este proyecto permitió identificar sectores con altos potenciales energéticos para

el aprovechamiento de la radiación solar y consistió en el procesamiento




119


información de medición directa e indirecta desde los años 1975 a 1990 en 197

estaciones meteorológicas a nivel nacional y 15 estaciones base mostrados en la

Tabla N° 3.6, logrando estimar mediante modelos de interpolación (cobertura SIG)

los potenciales de radiación solar para el territorio peruano (Servicio Nacional de

Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003).

Tabla N° 3.6 Ubicación geográfica, record histórico y tipo de instrumento de medición de radiación

solar en las estaciones base.

Fuente: (Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología - SENAMHI, 2003)

Del estudio realizado, fue aprovechado los valores promedios de radiación solar

diaria máxima y mínima por cada mes, estos valores se asumieron como

información diaria para la elaboración del archivo climático debido a la escasez de

medición en nuestro sector de estudio, presentándose además una limitación a la

disponibilidad de información climática diaria por parte de la radiación solar.

En el Cuadro N° 3.5, se muestran los valores de radiación solar promedio los

cuales fueron adoptados por el archivo climático Región Callao-PE.icm como

datos diarios, es decir para el archivo climático los valores de radiación solar

diarios son datos constantes durante cada mes, así como se muestra en el Grafico

N° 3.8.




120


Cuadro N° 3.5 Datos recopilados del Proyecto “PER/98/G31.


Grafico N° 3.8 Datos recopilados del Proyecto “PER/98/G31. Fuente: Elaboración Propia.

Los valores mostrados en el Grafico N° 3.8, son considerados para todo el periodo

de análisis (enero 2013 a diciembre 2014), por lo que se deja a disposición un

enfoque más profundo sobre esta variable en futuras investigaciones.

3.2.1.9 Coordenadas geodésicas

Las coordenadas geodésicas consisten en una descripción de un punto en el

espacio tridimensional por medio de la longitud y latitud geodésicas y la altura

geométrica, todas referidas a un elipsoide de referencia.

En la MEPDG adopta como elipsoide de referencia el Sistema Geodésico Mundial

de 1984 en sus siglas en ingles WGS84, la longitud y la latitud corresponde a la

ubicación de la estación influyente del sitio expresado en grados decimales, y la

altura respecto al nivel medio del mar en pies.

Latitud Sur Und ENE FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SET. OCT. NOV. DIC.

12º MJ/m2 40.10 39.6 37.7 34.0 30.2 28.1 28.9 32.1 36.0 38.6 39.8 40.0

Irradiación Solar

ExtraterrestrekWH/(m2d) 11.14 11.00 10.47 9.44 8.39 7.81 8.03 8.92 10.00 10.72 11.06 11.11

Radiación Solar

(max)kWH/(m2d) 6.00 5.50 5.50 5.50 4.50 4.00 4.00 4.50 5.50 4.50 6.00 6.50

Radiación Solar

(min)kWH/(m2d) 6.50 6.00 6.50 6.00 5.00 4.50 4.50 5.00 6.00 5.50 6.50 7.00

kWH/(m2d) 6.25 5.75 6.00 5.75 4.75 4.25 4.25 4.75 5.75 5.00 6.25 6.75

Btu/(ft2d) 1,981.24 1,822.74 1,901.99 1,822.74 1,505.74 1,347.24 1,347.24 1,505.74 1,822.74 1,584.99 1,981.24 2,139.74

Radiación Solar

(Promedio)

-

500.0

1,000.0

1,500.0

2,000.0

2,500.0

01/01/2013 20/02/2013 11/04/2013 31/05/2013 20/07/2013 08/09/2013 28/10/2013 17/12/2013

RADIACIÓN SOLAR EXTRATERRESTRE PARA LIMA Y CALLAO(BTu/(ft^2.d))

1 𝑘𝑊ℎ

𝑚2 *3.412 𝐵𝑡𝑢

1 𝑤ℎ*

1 𝑚2

10.76𝑓𝑡2=316.998191

𝐵𝑡𝑢

𝑓𝑡2∗𝑑𝑖𝑎

Latitud Sur Und ENE FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. SET. OCT. NOV. DIC.

12º MJ/m2 40.10 39.6 37.7 34.0 30.2 28.1 28.9 32.1 36.0 38.6 39.8 40.0

Irradiación Solar

ExtraterrestrekWH/(m2d) 11.14 11.00 10.47 9.44 8.39 7.81 8.03 8.92 10.00 10.72 11.06 11.11

Radiación Solar

(max)kWH/(m2d) 6.00 5.50 5.50 5.50 4.50 4.00 4.00 4.50 5.50 4.50 6.00 6.50

Radiación Solar

(min)kWH/(m2d) 6.50 6.00 6.50 6.00 5.00 4.50 4.50 5.00 6.00 5.50 6.50 7.00

kWH/(m2d) 6.25 5.75 6.00 5.75 4.75 4.25 4.25 4.75 5.75 5.00 6.25 6.75

Btu/(ft2d) 1,981.24 1,822.74 1,901.99 1,822.74 1,505.74 1,347.24 1,347.24 1,505.74 1,822.74 1,584.99 1,981.24 2,139.74

Radiación Solar

(Promedio)




121


Las siguientes estaciones climatológicas fueron escogidas para la presente

investigación:

Cuadro N° 3.6 Caracterización de los centros de recopilación de información


En la Cuadro N° 3.6, se muestra las estaciones meteorológicas tomadas como

referencia para la elaboración del archivo climático ICM, cabe resaltar que si bien

los datos meteorológicos fueron obtenidos de forma libre estas estaciones

generan dicha información (En el caso de Aeropuerto Internacional Jorge Chávez),

así mismo la estación SEMAMHI sirvió para validar algunas variables como la

temperatura, humedad relativa y precipitación.

Recopilación de información.

3.2.2.1 Informes meteorológicos de rutina - METAR

Los parámetros recopilados pertenecen a una Estación Meteorológica

Aeronáutica (EMAs), los cuales generan observaciones meteorológicas y difunden

los informes METAR, TAF y SPECI entre otros, siendo la estación elegida el

Aeropuerto Internacional Jorge Chávez, administrada por CORPAC S.A.

Los reportes METAR, son informes de rutina que son emitidas en intervalos de

una hora o cada media hora, describe los elementos meteorológicos observados

en un aeropuerto a una hora específica en UTC y se difunden utilizando la forma

clave BUFR (OMM-N° 306, 2010) de la OMM.

Adicionalmente los reportes SPECI y TAF, son similares al METAR a diferencia

que SPECI es un reporte especial que brinda soporte al METAR cuando existe

cambios significativos de las condiciones climáticas y los TAF brinda pronósticos

de las condiciones climáticas del aeródromo, esta información también se

difunden utilizando la forma clave BUFR, la presente investigación uso los reportes

METAR debido al carácter continuo de emisión (cada 24 horas).

SENAMHILima- Campo de

Marte12.3' 55.7'' 77 2' 27.5'' 123 403

Aerop. Internacional

Jorge Chavez (Perú)Lima-Callao 12' 00 77' 7 12 39

Altitud (ft)Entidad Sitio Latitud Longitud Altitud (msnm)




122


A manera de ejemplo se muestra un reporte tipo METAR y su respectiva

interpretación, seguidamente se muestra los procedimientos para obtener los

informes METAR correspondiente al periodo enero 2013 a diciembre 2014:

Ejemplo:

:

232200Z Día y hora de la emisión del METAR, en este caso día 23, a las 22:00 Zulú (UTC+00.00) (*).

SPIM Código ICAO del aeropuerto que emite el METAR, en este caso Lima-Callao/Aeropuerto Internacional Jorge Chávez

18009KT Viento desde 180º a una velocidad de 09 kts (nudos). CAVOK Techo y Visibilidad OK = Cielo despejado y visibilidad horizontal mayor

de 10.000 metros (Nubosidad = 0%). 26/20 Temperatura 26 Grados Celsius / Punto de roció 20 Grados Celsius Q1011 QNH. Calaje del altímetro a 1011 milibares NOSIG Tendencia: sin cambios significativos PP000 Precipitación horaria 00.0 mm

Nota (*): El "tiempo Zulú" ("Z"); esta es la hora local en el Meridiano Primario o

Meridiano de Greenwich (UTC±00:00), al intentar usar esta información se deberá

convertir de acuerdo a la latitud del Perú (UTC -05:00), por ejemplo cuando se

habla de 18:30Z (06:30pm UTC) corresponde a las 13:00 hora local del Perú (1:00

pm).

El ANEXO H muestra la estructura completa de los infomes METAR, extraido del

manual de claves desarrollado por la Organización Mereorologia Mundia (OMM-

N° 306).

Obtención de los informes de las observaciones meteorológicas METAR

La principal fuente de información virtual donde se almacena la información

climática en reportes METAR proviene de la National Oceanic and Atmospheric

Administration – NOAA, también existen medios virtuales que comparten esta

información que son de fácil acceso y descarga, por tanto para nuestros fines se

usó la página web española Ogimet (http://www.ogimet.com/).

METAR SPIM 232200Z 18009KT CAVOK 26/20 Q1011 NOSIG RMK PP000=

http://www.noaa.gov/

http://www.noaa.gov/





123


Figura N° 3.10 Ubicación de la página web que contiene a los informes METAR. Fuente: Elaboración Propia

Ingresando a la dirección web se selecciona la opción Metar/Taf para obtener los

informes con estas características mostradas en Figura N° 3.10 y 3.11.

Figura N° 3.11 Procedimientos para extraer la información requerida Fuente: www.ogimet.com

La página web descrita tiene la ventaja de brindar información horaria por hasta

30 días consecutivos en una sola búsqueda.





124


Se requiere la siguiente información:

Lugar o Lugares, Los indicativos OACI de los lugares a consultar separados por

espacios o comas, corresponde la denominación del Aeropuerto Internacional

Jorge Chávez establecida como SPIM (ver Tabla Nº 3.7) (OMM-N° 306, 2010).

El tipo de mensaje, Todos se consultarán los mensajes METAR, SPECI y TAF

SA METAR y SPECI.

SP Solamente SPECI.

FC Solamente TAF corto (9 H de validez).

FT Solamente TAF largo (18 ó 24 H de validez).

Orden de presentación. Seleccionar si desea orden cronológico directo o

inverso.

Partes NIL, si se desea incluir o no mensajes vacíos tipo NIL

El formato de la salida,

HTML Página en formato HTML

TXT Página en texto plano tipo TXT

Periodo, fechas del inicio y final del periodo de consulta. La hora es UTC

Figura N° 3.12 Ingreso de las características de la data requerida. Fuente: www.ogimet.com





125


Tabla N° 3.7 Indicativo OACI para los Aeropuertos del Perú.

Ind. Synoptico

OACI Nombre Latitud Longitud Altitud

84370 SPME Tumbes 03-33S 080-24W 25

84377 SPQT Iquitos 03-45S 073-15W 125

84390 SPYL Talara 04-34S 081-15W 85

84401 SPUR Piura 05-11S 080-36W 49

84425 SPMS Yurimaguas 05-54S 076-05W 179

84440 SPJA Rioja 06-03S 077-09W 792

84444 SPPY Chachapoyas 06-13S 077-50W 2540

84452 SPHI Chiclayo 06-47S 079-50W 29

84455 SPST Tarapoto 06-27S 076-23W 281

84472 SPJR Cajamarca 07-08S 078-28W 2620

84474 SPJI Juanjui 07-13S 076-43W 350

84501 SPRU Trujillo 08-06S 079-02W 26

84515 SPCL Pucallpa 08-25S 074-36W 148

84531 SPEO Chimbote 09-10S 078-31W 20

84534 SPGM Tingo Maria 09-08S 075-57W 664

84542 SPHZ Anta Huaraz 09-21S 077-36W 2750

84564 SPNC Huanuco 09-54S 075-45W 1859

84593 SPAY Atalaya 10-44S 073-47W 450

84628 SPIM Lima-Callao / Aerop. Internacional Jorgechavez

12-00S 077-07W 12

84658 SPTU Puerto Maldonado

12-38S 069-12W 265

84673 SPHO Ayacucho 13-08S 074-13W 2740

84686 SPZO Cuzco 13-33S 071-59W 3248

84688 SPHY Andahuayla 13-43S 073-21W 3444

84691 SPSO Pisco 13-45S 076-17W 8

84721 SPJN San Juan 15-23S 075-10W 60

84735 SPJL Juliaca 15-29S 070-09W 3826

84752 SPQU Arequipa 16-19S 071-33W 2538

84782 SPTN Tacna 18-04S 070-18W 468

Fuente: www.ogimet.com

La data extraída de la página web es obtenida en un formato tipo Documento de

texto “.txt” como se muestra en la Figura N° 3.13, en la parte superior del archivo

se cuenta con información general de la estación de medición, posteriormente

muestra el indicador tipo de reporte seguido de la codificación OACI y finalmente

se muestran los reportes METAR según las características antes señaladas.

http://www.ogimet.com/cgi-bin/gsynres?ord=REV&ndays=30&ano=2015&mes=11&day=02&hora=12&ind=84370

http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPME


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPQT


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPYL


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPUR


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPMS


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPJA


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPPY


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPHI


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPST


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPJR


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPJI


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPRU


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPCL


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPEO


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPGM


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPHZ


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPNC


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPAY


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPIM


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPTU


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPHO


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPZO


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPHY


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPSO


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPJN


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPJL


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPQU


http://www.ogimet.com/display_metars2.php?tipo=ALL&ord=REV&nil=SI&fmt=html&ano=2015&mes=11&day=01&hora=17&min=47&anof=2015&mesf=11&dayf=02&horaf=17&minf=47&lugar=SPTN





126


Figura N° 3.13 Información obtenida en formato METAR Fuente: Elaboración Propia

La decodificación de los informes METAR se realizó con el uso del software

Microsoft Excel 2010 y se usaron los procedimientos mostrados en el

Cuadro N° 3.7.

Cuadro N° 3.7 Procedimiento para la extracción de información y ordenamiento a los requerimientos por el MEPDG


Del ejemplo mostrado en la sección 3.2.2.1, podemos afirmar que ya se cuenta

identificado los parámetros dentro de los informes METAR (Precipitación,

temperatura del aire, nubosidad, velocidad del viento); posteriormente para la

extracción y ordenamiento fue necesario el uso del Software Microsoft Excel 2010,

la información obtenida son mostrados en el ANEXO I.

Finalmente los datos fueron corregidos según la hora local y convertidos a

unidades reconocidas por la metodología MEPDG siguiendo los calculos

mostrados en el Cuadro N° 3.8, en donde se observa que las variables afectadas

son principalmente la hora, precipitación, temperatura y velocidad del viento.

Identificación de parametros

Extracción y ordenamiento

Corrección por Hora (UTC).

Parametro con unidades reconocidas

por el MEPDG




127


Cuadro N° 3.8 Procedimiento para obtener los parámetros requeridos por el MEPDG a partir de los archivos METAR


En el Cuadro N°3.9, se puede apreciar que mediante los informes METAR, se

recopilo toda la información necesaria para los parámetros de precipitación,

temperatura del aire, nubosidad, velocidad del viento y humedad relativa:

Cuadro N° 3.9. Datos recopilados procedentes de los archivos METAR


Los datos obtenidos para el periodo en estudio son mostrados en el ANEXO F en

formato “.xls”.

3.2.2.2 Otra fuente de información.

La fuente de información para los parámetros mostrados en el Grafico N°3.10,

fueron detallados dentro de la interpretación de los parámetros adoptados por la

MEPDG y análisis del entorno en la (sección 3.2.1), por lo que a manera de

resumen es mostrado continuación. Los datos diarios y mensuales recopilados

son mostrados en el ANEXO F.

PARAMETROS Y FECHA EXTRACCIÓN INTERPRETACIÓN CORRECCIÓN UTC

FORMULAS

CONVERSIÓN DE

UNIDADES

DATOS CON UNIDADES

RECONOCIDAD POR EL MEPDG

FECHA 201301311500

Año: 2013

Mes: 01

Día: 31

Hora: 15:00 Z

Hora: 10:00

(UTC -05:00) -

Año: 2013

Mes: 01

Día: 31

Hora: 10:00 (UTC -05:00)

PRECIPITACIÓN PP000= 000 mm - 000 in

TEMPERATURA DEL AIRE 25/19 25 °C - 77 °F

PORCENTAJE NUBOSIDAD CAVOK 0% - - 0%

VELOCIDAD DEL VIENTO 16006KTDirección: 160°

Velocidad: 06 KT - Velocidad: 6.90 mph

REPORTE METAR : 201301311500 METAR SPIM 311500Z 16006KT CAVOK 25/19 Q1012 NOSIG RMK PP000=

1 =1 𝑖

25.4

1𝐹 =9

5 𝐶 + 32

1 𝑇 = 1.15078 𝑝h

PARÁMETRO FRECUENCIA PERIODONUMERO DE

DATOS

INFORMACIÓN

COMPLETA

PRECIPITACIÓN HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

TEMPERATURA DEL AIRE HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

PORCENTAJE NUBOSIDAD HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI

VELOCIDAD DEL VIENTO HORARIO ENE 2013 - DIC 2014 17520 SI




128


Cuadro N° 3.10 Resumen de datos obtenidos y su fuente de información detallado anteriormente.


Errores típicos de la información recopilada.

3.2.3.1 De los informes METAR.

Los siguientes errores mostrados, se obtuvieron en el proceso de extracción y

ordenamiento, son considerado errores desde el punto de la recopilación de

información, sin embargo cabe resaltar que estos valores representan menos del

0.5% del total de información, por lo que fueron despreciables un análisis más

riguroso para su validación.

Errores por condiciones ambientales.

Los informes METAR presentan además de los códigos rutinarios, algunos de muy

poca frecuencia debido a variación medioambientales o por las agencias a cargo,

por lo que al momento de recopilar se debe de toman en cuenta estas variaciones

textuales.

Errores por Data Incompleta.

Los informes METAR son elementos de rutina los cuales proporcionan información

en horarios fijos, sin embargo existen diferentes motivos por lo que se informa de

forma nula (NIL), es decir no se cuenta con información en un determinado punto

de medición, para estos inconvenientes se procedió con interpolaciones entre

datos vecinos y en algunos casos se repite la información aledaña en remplazo

de la información nula.

PARÁMETRO FRECUENCIA PERIODONUMERO

DE DATOSFUENTE COMENTARIO

NIVEL FREÁTICO HORARIOENE 2013 -

DIC 201417520 Estudio similar Nivel 3

SALIDA Y PUESTA DE SOL DIARIOENE 2013 -

DIC 20141460

Web:

http://www.sunrise-and-

sunset.com/es/peru

Datos calculados

HUMEDAD RELATIVA MENSUALENE 2013 -

DIC 201424 SENAMHI/ CORPAC

Obtenida

directamente

RADIACIÓN SOLAR DIARIOENE 2013 -

DIC 2014730

Recopilado del Proyecto

PER/98/G31Estudio similar




129


Errores por frecuencia de medición.

Corresponde a mediciones en horarios diferentes a la fijada por la OMM, sin

embargo durante el proceso de extracción se pudo verificar que estas diferencias

no superan los 10 min respecto a la medición base, por lo que se consideró el

METAR más cercano en remplazo al elemento faltante en hora fija.

Algunos errores más frecuentes, resultado de la extracción y ordenamiento de

información correspondiente al periodo de enero del 2013 a diciembre del 2014

son mostrados en el Cuadro N°3.11, donde también se señala las medidas

adoptadas para el su levantamiento de los errores antes mencionados.

Cuadro N° 3.11 Errores frecuentes y medidas adoptadas en la recopilación de información desde los informes METAR.

INFORMACIÓN METAR PARAMETROS

INVOLUCRADOS COMENTARIO

METAR ADOPTADO

ER

RO

R P

OR

CO

ND

ICIO

NE

S A

MB

IEN

TA

LE

S

201303220800 METAR SPIM 220800Z 17005KT 9999 BKN120 20/18 Q1012 NOSIG RMK PP000= 201303220700 METAR SPIM 220700Z 17004KMH 9999 SCT120 21/18 Q1012 NOSIG RMK PP000= 201303220600 METAR SPIM 220600Z 16008KT 9999 FEW130 21/18 Q1012 NOSIG RMK PP000=

Hora: 08:00 Z Vel. del Viento: 05 KT Hora: 07:00 Z Vel. del Viento: 04 KMH Hora: 06:00 Z Vel. del Viento: 08 KT

La velocidad de viento normalmente fueron obtenidos en unidades Nudo (KT), sin embargo algunos datos son expresados en Kilometro por hora (KMH), por tanto debido al bajo valor obtenido (4 KMH = 2 KT) se optó por usar un valor promedio.

Hora: 07:00 Z Vel. Del Viento Promedio: 7KT

201303071410 METAR SPIM 071410Z 22004KT 9999 BKN130 27/21 Q1012= 201303071400 METAR SPIM 071400Z VRB02KT 130V230 9999 BKN130 25/21 Q1012 NOSIG RMK PP000=

Hora: 14:10 Z Hora: 14:00 Z (VRB02KT 130V230)

La denominación "VRB02KT 130V230" implica que la dirección de viento es variables y oscila entre los 130° y 230°, sin embargo los parámetros requeridos son estables en comparación con los METAR contiguos.

Hora: 14:00 Z




130




METAR ADOPTADO

ER

RO

RE

S P

OR

DA

TA

IN

CO

MP

LE

TA

201306010200 METAR SPIM 010200Z 17005KT 7000 NSC 16/14 Q1016 NOSIG RMK PP000= 201306010100 METAR SPIM 010100Z NIL= 201306010055 METAR SPIM 010055Z 18006KT 7000 NSC 16/14 Q1015 NOSIG RMK P000=

Hora: 02:00 Z (parámetros completos) Hora: 01:00 Z (faltan parámetros "NIL") Hora: 00:55 Z (parámetros completos)

"NIL" considera un METAR cuyos mensajes son "vacíos", no se encuentra los parámetros de Temperatura, nubosidad, precipitación etc., por lo que se adopto el valor más próximo (00:55 Z), el cual difiere en 5 min.

Hora: 00:55 Z (parámetros completos)

201307121400 METAR SPIM 121400Z VRB02KT 9999 SCT005 OVC020 15/14 Q1017 NOSIG RMK PP000= 201307121300 METAR SPIM 121300Z NIL= 201307121200 METAR SPIM 121200Z 23003KT 9000 SCT005 OVC010 15/14 Q1017 NOSIG RMK PP000=

Hora: 14:00 Z (parámetros completos) Hora: 13:00 Z (faltan parámetros "NIL") Hora: 12:00 Z (parámetros completos)

"NIL" considera un METAR cuyos mensajes son "vacíos", no se encuentra los parámetros de Temperatura, nubosidad, precipitación etc., por lo que se adopto el valor más próximo (12:00 Z), el cual difiere en 1 hora.

Hora: 12:00 Z (parámetros completos)

201308160000 METAR SPIM 160000Z NIL= 201308152300 METAR SPIM 152300Z NIL=

Hora: 14:10 Z (faltan parámetros "NIL") Hora: 23:00 Z (faltan parámetros "NIL")

Existen dos METAR sin los parámetros requeridos, debido que cuentan con horarios consecutivos, se opta po recopilar los parámetros del "día anterior" de la misma hora de medición.

201308150000 METAR SPIM 150000Z 17007KT 9999 BKN012 15/12 Q1014 RMK BIRD HAZARD RW Y 15 PP000= 201308142300 METAR SPIM 142300Z 17008KT 7000 BKN014 16/12 Q1013 RMK BIRD HAZARD RW Y 15 PP000=

ER

RO

RE

S P

OR

FR

EC

UE

NC

IA D

E

ME

DIC

IÓN

201306092355 METAR SPIM 100000Z 16008KT 9999 SCT007 OVC022 18/16 Q1014 NOSIG RMK PP000= 201306092300 METAR SPIM 092300Z 17006KT 9999 FEW008 OVC022 18/16 Q1013 NOSIG RMK PP000= 201306092200 METAR SPIM 092200Z 20005KT 9999 FEW010 OVC022 18/16 Q1012 NOSIG RMK PP000=

Hora: 23:55 Z Hora: 23:00 Z Hora: 22:00 Z

Los informes METAR generalmente son emitidos de forma horaria, sin embargo existen casos especiales donde lo hacen en un instante determinado (23:55 Z), esto se tiene que tener en cuenta al momento de recopilar la información.

Hora: 23:00 Z Hora: 22:00 Z




131




METAR ADOPTADO

201310012005 METAR SPIM 012005Z 19008KT 8000 SCT008 OVC011 17/14 Q1013 NOSIG RMK P P000= 201310012000 METAR SPIM 012000Z 19080KT 8000 SCT008 OVC011 17/13 Q1013 NOSIG RMK PP000= 201310011900 METAR SPIM 011900Z 18007KT 9000 SCT009 OVC012 17/14 Q1014 NOSIG RMK PP000=

Hora: 20:05 Z Vel. del Viento: 08 KT Hora: 20:00 Z Vel. del Viento: 80 KT Hora: 19:00 Z Vel. del Viento: 07 KT

De acuerdo a la información METAR, existe una velocidad del viento que excede los valores promedios del entorno (80KT), sin embargo los valores contiguos se encuentran dentro del rango aceptable.

Hora: 20:00 Z Vel. del Viento: 08 KT


3.2.3.2 De otras fuentes de información.

Nivel freático, No presenta errores por recopilación de información, porque

considera un único nivel freático de acuerdo a las recomendaciones del MEPDG

para un nivel de entrada 3.

Salida y Puesta de Sol, los valores que se obtiene para este parámetro fueron

recopilados de cálculos matemáticos, los cuales para casos prácticos los errores

asumidos son mínimos.

Humedad Relativa, Esta información fue obtenida de las dos fuentes de

información (SENAMHI Y CORPAC), de un análisis comparativo se observó que

los valores son muy próximos y ya fueron detallados en la interpretación del

parámetro (sección 3.2.1.7).

Radiación solar, los datos fueron recopilados de resultados de otras

investigaciones y no de mediciones directas, esto puede traer un margen de error

en la predicción de la los gradientes de temperatura y por ende en el análisis del

pavimento mediante la metodología MEPDG. Forma parte de una de las

limitaciones de la presente investigación, dejando a futuros estudios verificar la

consecuencia de adoptar esta medida.




132


3.3 PASO 3: GENERAR EL ARCHIVO CLIMÁTICO ICM

Antes de generar los archivos climáticos, se muestra la estructura del formato el

cual es reconocido por el software de diseño AASHTO 2002 y servirá para la

integración de la información climática al diseño de pavimentos de acuerdo a la

metodología MEPDG (ver Figura N° 3.14).

La elaboración del archivo climático denominado “Región Callao-PE.icm” se

realizó mediante un análisis comparativo frente a otro archivo similar de acceso

libre denominado archivo climático de “El Paso.icm”, el cual forma parte de la red

de observatorios climáticos de E.E.U.U. que se encuentra ubicado en el

Aeropuerto Internacional de El Paso, Texas.

Para fines de esta investigación se ha visto conveniente separar la estructura del

archivo en tres (03) componentes tal como se muestra en la Figura N° 3.14 y

detallados a continuación:

1. Datos informativos.

2. Datos promedios.

3. Datos horarios y diarios.

Una vez definido la estructura del archivo climático ICM, se procederá a identificar

cada una de las variables separadas por los componentes antes establecidos, con

el objetivo de poder determinar una relación de comparación con los datos ya

establecidos por el archivo “El Paso.icm” e integrar los requerimientos para la

creación del archivo “Región Callao-PE.icm”.


IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO CLIMÁTICO EICM CON FINES DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO ASFÁLTICO APLICANDO LA METODOLOGÍA MEPDG.

Bach. Elmer Jaime Maximiliano Velasquez 133

CAPITULO III: IMPLEMENTACION DE LOS DATOS CLIMATICOS DE LA REGION CALLAO AL MODELO CLIMATICO EICM.

Figura N° 3.14 Estructura General del archivo ICM Fuente: Elaboración propia.

#Station:EL PASO, TX - Elevation (ft):3945 - Latitude:31.49 - Longitude:-106.23 - Location:EL PASO INTERNATIONAL ARPT - Months available data: 116

#Weather station ID not available





19960701-20060228

-106.23,31.49,3945,55,-1,-1,-1,-1,65.4158,6.895,7.92693,45.1,42.0,35.2,29.2,26.1,31.6,43.4,46.1,44.3,46.7,46.6,48.4

7 1 1996 4.98727 19.0127 3724.66

0 75.9 0 4 100 55

1 73 0 8 100 55

2 70 0 6 100 55

3 70 0 7 100 55

4 70 0 7 100 55

5 71.1 0 8 100 55

6 73.9 0 9 100 55

7 77 0 8 100 55

8 81 0 4 100 55

9 82.9 0 3 100 55

10 86 0 6 100 55

11 88 0 8 100 55

12 89.0 0.00 6.0 87.5 55

13 90 0 4 75 55

14 91.9 0 0 50 55

15 91.9 0 0 75 55

16 93 0 0 75 55

17 91.9 0 7 75 55

18 90 0 6 100 55

19 86 0 7 100 55

20 82.9 0 6 100 55

21 82 0 7 100 55

22 80.1 0 4 100 55

23 81 0 0 100 55

7 2 1996 4.99077 19.0092 3722.42

DATOS HORARIOS

DATOS DIARIOS

DATOS DIARIOS

DATOS INFORMATIVOS

DATOS PROMEDIOS




134


Identificar la estructura propia del archivo ICM

3.3.1.1 Datos Informativos

Esta parte de la estructura del archivo describe las características de la Estación

Meteorológicas como fuente de información. El Cuadro Nº 3.12 muestra la

descripción de los datos requeridos.

Cuadro N° 3.12 Relación de variables de datos informativos según los archivos climáticos El Paso.icm versus Región Callao-PE.icm

Descripción El Paso.icm Región Callao-PE.icm

Estación/Station EL PASO, TX CALLAO, PE

Elevación /Elevation 3945 (ft) 39 (ft)

Latitud/Latitude 31.49 12.40

Longitud/Longitude -106.23 77.20

Localización/Location EL PASO

INTERNATIONAL ARPT JORGE CHAVEZ INTERNATIONAL

ARPT

Meses disponibles de información /Mont Available

data 116 24

Fecha de inicio y fin de registro 1996/07/01 2006/02/28 2013/01/01 2014/12/31


3.3.1.2 Datos Promedio

Cuadro N° 3.13 Describe la ubicación de cada uno de los elementos necesarios para generar el

segundo componente del archivo ICM (datos promedio).


Nota (*): La profundidad del nivel freático de valor 55 se Coloca -1, si se va a

utilizar las profundidades de las temporadas: primavera, verano, otoño e invierno

respectivamente, sino se utiliza las estaciones del año, se emplea solo el inicial

(55 – Ejemplo) como valor representativo para todo el año.

Datos Promedios:

Descripción:

( a ) ( b ) ( c ) ( d ) ( e )

-106.23,31.49,3945, 55,-1,-1,-1,-1, 65.4158, 6.895, 7.92693,

( a ) -106.23,31.49,3945 Longitud (Grados.Minutos),Latitud (Grados.Minutos),Elevación(ft)

( b ) 55,-1,-1,-1,-1 Profundidad del Niel Freático (*)

( c ) 65.4158 Temperatura Media anual (ºF)

( d ) 6.895 Días bajo cero (ºF-día)

( e ) 7.92693 Precipitación Anual (plg)

( f )45.1,42.0,35.2,29.2,

26.1,31.6,43.4,46.1,Humedad Media Mensual (12 meses desde enero en %)

45.1,42.0,35.2,29.2,26.1,31.6,43.4,46.1,44.3,46.7,46.6,48.4

( f )

-106.23,31.49,3945,55,-1,-1,-1,-1,65.4158,6.895,7.92693,45.1,42.0,35.2,29.2,26.1,31.6,43.4,46.1,44.3,46.7,46.6,48.4




135


El Cuadro Nº 3.13, muestra la información meteorológica detallada requerida para

el componente de datos promedios, de donde se puede apreciar que tanto los

valores de temperatura y precipitación pueden obtenerse en base a los datos

horarios.

El Cuadro Nº 3.14 Describe los datos necesarios, tomando como ejemplo el

archivo “El Paso.icm”. Se identificó los datos que corresponden al Aeropuerto

Internacional Jorge Chávez que formaran parte del archivo “Región Callao-

PE.icm”

Cuadro N° 3.14 Relación de variables de datos promedios según los archivos climáticos “El Paso.icm” versus “Región Callao-PE.icm”

PARAMETRO/ARCHIVO El Paso.icm Región Callao-PE.icm

Longitud, Latitud ,Elevación(ft) -106.23,31.49,3945 77.2,12.4,39

Profundidad del Niel Freático (ft) 55,-1,-1,-1,-1 30,-1,-1,-1,-1

Temperatura Media anual (ºF) 65.4158 66.8712

Días bajo cero (ºF-día) 6.895 0

Precipitación Anual (plg) 7.92693 0

Humedad Media Mensual (%) 45.1,42.0,35.2,29.2,26.1,31.6,43.4,46.1,44.3,46.7,46.6,48.4

78.9,78.8,79.4,82.8,82.5,82.3,85.0,81.6,84.8,82.9,81.4,79.6


3.3.1.3 Datos horarios y diarios

La siguiente información representa la columna vertebral de los archivos

climáticos ICM debido a la densidad de información, compuesto principalmente

por los componentes de frecuencia horaria como la precipitación, temperatura,

viento y nubosidad.

La Figura Nº 3.15 muestra el tercer componente que forma parte de la estructura

del archivo ICM, elaborado con la finalidad de apreciar el ordenamiento de los

datos climáticos en el archivo ICM.




136


Figura N° 3.15 Muestra la distribución de datos ordenados según los requerimientos del archivo ICM


Integración de información climática.

Para la integración de los datos horarios y diarios con los formatos establecidos

por el archivo ICM, se usó el programa Microsoft Excel 2010, Posterior al

ordenamiento y con aras a obtener el archivo climático ICM fue usado el siguiente

procedimiento (Mena, 2013, pág. 179):

1. Guardar desde Microsoft Excel como “Texto con formato (delimitado por

espacios)”, ver Figura N°3.16.

2. Abrir el archivo generado con el Bloc de Notas de Microsoft Windows y

utilizar la pestaña “remplazar todo”, de modo que se sustituyan los varios

espacios generados en la exportación por solo uno de forma rápida, ver

Figura N°3.17:

3. Escribir los parámetros faltantes que se ubican en la parte superior del

formato y que se tienen ordenados en formatos Excel de forma anticipada

como en Figura N°3.18.

( a ) ( b ) ( c ) ( d ) ( e ) ( f )

7 1 1996 4.98727 19.0127 3724.66

0 75.9 0.00 4 100 55 ( a ) MES

1 73.0 0.00 8 100 55 ( b ) DIA

2 70.0 0.00 6 100 55 ( c ) AÑO

3 70.0 0.00 7 100 55 ( d ) SALIDA DE SOL (DECIMAL)

4 70.0 0.00 7 100 55 ( e ) PUESTA DE SOL (DECIMAL)

5 71.1 0.00 8 100 55 ( f ) RADIACION SOLAR MAXIMA (Btu/ft2-dia)

6 73.9 0.00 9 100 55

7 77.0 0.00 8 100 55

8 81.0 0.00 4 100 55

9 82.9 0.00 3 100 55

10 86.0 0.00 6 100 55

11 88.0 0.00 8 100 55

12 89.0 0.00 6 87.5 55

13 90.0 0.00 4 75 55

14 91.9 0.00 0 50 55 1 HORA

15 91.9 0.00 0 75 55 2 TEMPERATURA (°F)

16 93.0 0.00 0 75 55 3 PRECIPITACION (PULG - in)

17 91.9 0.00 7 75 55 4 VELOCIDAD DEL VIENTO (mph)

18 90.0 0.00 6 100 55 5 NUBOSIDAD (%)

19 86.0 0.00 7 100 55 6 PROF. NIVEN FREATICO (PIE - ft)

20 82.0 0.00 6 100 55

21 82.0 0.00 7 100 55

22 80.1 0.00 4 100 55

23 81.0 0.00 0 100 55

7 2 1996 4.99077 19.00920 3722.42

0 80.1 0.00 0 100 55

1 78.1 0.00 0 100 55

2 73.9 0.00 4 100 55

1 2 3 4 5 6

DATOS DE FRECUENCIA DIARIA

DATOS DE FRECUENCIA HORARIA




137


4. Para finalizar, guardar este archivo con el nombre deseado y ubicar en lo

último la extensión “.icm” con codificación ANSI (Instituto Nacional

Estadounidense de Estándares), ver Figura N°3.19.

Los archivos que forman parte del procedimiento mostrado y especial el archivo

climático “Región Callao.icm” se encuentra en el ANEXO I, este archivo servirá

como información preliminar al prototipo de diseño de pavimento mostrado en el

siguiente capítulo.

Figura N° 3.17 Remplazo de exceso de espacios con Bloc de Notas Windows. Fuente: Elaboración propia

Figura N° 3.16 Guardar de Microsoft Excel a formato texto. Fuente: Elaboración propia




138


Figura N° 3.18 Escribir los datos informativos Fuente: Elaboración propia

Figura N° 3.19 Guardar de finalmente con la extensión “.icm” Fuente: Elaboración propia.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍ CAPITULO IV: PROTOTIPO DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL ASFÁLTICO USANDO LA METODOLOGÍA MEPDG



139

4. CAPITULO IV: PROTOTIPO DE DISEÑO PARA PAVIMENTO DE CONCRETO ASFÁLTICO USANDO LA METODOLOGÍA MEPDG.

El presente capitulo intenta ilustrar un procedimiento de diseño Mecanístico-

Empírico para pavimentos de concreto asfaltico, haciendo uso del software

“Design Guide 2002” que integra los cálculos de la metodología MEPDG,

determinando y analizando los valores de entrada e interpretando los resultados

de predicción de desempeño.

Nota: El ejemplo de diseño mostrado toma en cuenta los datos de tráfico a un nivel

1 desarrollado en el Perú y datos climáticos desarrollado en el Capítulo III (Región

Callao-PE.icm). Además se emplean las disposiciones generales de la EG-2013 y

las recomendaciones de la normatividad peruana.

Para el diseño de pavimentos nuevos de concreto asfaltico se recomienda seguir

los procedimientos mostrados en el Grafico N° 4.1 los cuales son recomendados

por la Guía de diseño (AASHTO 2008):

Grafico N° 4.1 Esquema conceptual del proceso de diseño MEPDG Fuente: (AASHTO, 2008)




140

1. Datos de entrada, Identificar y determinar los datos de entrada siguientes.

Información General del proyecto.

Identificación del lugar del proyecto

Criterio de desempeño y nivel de confianza.

Trafico

Clima

Datos de Concreto asfaltico (*)

Datos de Fisuramiento térmico

Datos del Firme (*)

Datos del Cimiento(*)

Datos subrasante.

Propiedades de Drenaje

Nota (*): El diseño preliminar está relacionado directamente con el tipo de material

del pavimento y debido al carácter iterativo de la metodología de análisis, estos

valores están propensos a modificarse según los resultados de desempeño.

2. Análisis, utilizar el software de la guía de diseño para realizar lo siguiente:

Diseño preliminar, Introducir datos de un diseño preliminar obtenido del

AASHTO-93 u otro software similar.

Calcular las respuestas estructurales (esfuerzos, deflexiones y

deformaciones).

Predicción de daños acumulados (Ahuellamiento, agrietamiento

longitudinal, piel de cocodrilo, agrietamiento térmico e IRI) durante el

periodo de diseño según la calibración de los modelos.

Verificación de desempeño, evaluar el diseño preliminar de acuerdo al tipo

de análisis elegido (determinístico o probabilístico).

Si el diseño propuesto no satisface los criterios de aceptación, se debe modificar

el diseño preliminar y repetir los pasos siguientes hasta que el diseño cumpla con

los criterios definidos previamente.

3. Selección de estrategia, de los diseños que satisfacen los criterios de

aceptación, se evalúa su viabilidad técnico-económica, tomando en cuenta el

proceso constructivo y rentabilidad económica, sin embargo no es necesario

para el alcance de la presente investigación.




141

4.1 Datos de entrada.

Información General del proyecto.

Se diseña un pavimento nuevo de Concreto Asfaltico (CA) con una vida útil de 10

años. El firme y el cimiento se construyen en setiembre del 2016 y el pavimento

se abrirá al tráfico en enero del año (2017). La denominación del proyecto es

Tesis_PCA-16.

El pavimento tendrá un IRI inicial de 2 m/km (126 in/mile) para propósitos de

diseño (en concordancia al Manual de Carreteras sección Suelos y Pavimentos

IRI inicial 2.0 m/km).

Identificación del lugar del proyecto

El proyecto Tesis_PCA-16, cuenta con una longitud de 3 Km. y estará ubicado en

el distrito de Ancón del departamento de Lima, Perú. El tramo a diseñar será en

dirección de norte a sur desde el Km 45+00 al Km 48+00 de la panamericana

norte. La fecha de evaluación es en setiembre del 2016. Ver figura 4.1. (Mapa del

tramo a diseñar).

Figura N° 4.1 Ubicación del tramo de carretera en análisis

Fuente: (Vivanco, 2016).




142

Criterio de desempeño limite y tipo de análisis.

Como se muestra en el Cuadro N° 4.1, se espera que al final de los 10 años, el

IRI sea no mayor a 222 pulg/milla (3.5 m/km), el límite para el Agrietamiento

Longitudinal no sobrepase los 1000 pies/milla (133 m/km), Agrietamiento por

Fatiga o piel de cocodrilo 20%, el Agrietamiento Térmico de 1000 pies/milla (133

m/km). La Deformación Permanente total en el pavimento no debe exceder de

0.75 pulg (19 mm) y el ahuellamiento en la carpeta asfáltica no debe sobrepasar

los 0.25 pulg (6mm).

Se considera un análisis determinísticos para los cálculos de los indicadores antes

indicados y se hará uso del el software “Design Guide 2002”.

Cuadro N° 4.1 Criterio de desempeño límite

TIPO DE DETERIORO LIMITE

IRI Final. in/milla (m/km) 380 (6)

Agrietamiento Longitudinal. pies/milla (m/km) 1000 (133)

Agrietamiento por fatiga. % 20

Agrietamiento Térmico. pies/milla (m/km) 1000 (133)

Deformación permanente Total. pulg (mm) 0.75 (19)

Deformación permanente - únicamente AC. pulg (mm)

0.25 (6)


En el ANEXO J, se presenta los criterios de diseño o valores umbrales

recomendados por la guía de diseño M-E; sin embargo, cada organismo debe

evaluar y seleccionar estos valores críticos apropiados para sus condiciones.

Tráfico

La información de tráfico necesaria para la propuesta de diseño proviene del

reporte interino denominado “CARACTERIZACIÓN DEL TRÁNSITO DE

VEHÍCULOS PESADOS APLICANDO LA METODOLOGÍA MEPDG-AASHTO

2008, APLICACIÓN EN PAVIMENTO DE CONCRETO HIDRÁULICO-LIMA”, el

cual se encargó de determinar la información de tráfico para un Nivel 1, es decir,

se realizó un procedimiento previo de recolección y análisis de datos de tráfico de




143

un determinado lugar, el cual incluye el conteo vehicular por tipo de vehículo,

dirección y por carril.

Para este estudio la información fue proporcionada por la Estación de Pesaje

Serpentín de Pasamayo Norte Km 47+200, Lima, el cual corresponde a la data

recopilada durante los años 2012, 2013, 2014.

Figura N° 4.2 Camión Tipo T3Se3 o Clase 10 Fuente: DECRETO SUPREMO Nº 058-2003-MTC, PESOS Y MEDIDAS MÁXIMAS PERMITIDAS

En el Cuadro 4.2, se muestra por ejemplo los datos que corresponde al camión

tipo T3Se3 o Clase 10 (según la clasificación FHWA), con estos datos puede

elaborarse un histograma de frecuencias también denominado Espectros de

Carga, tal como se presenta en los Gráficos N° 4.2, N° 4.3, N° 4.4, que

corresponden a los ejes simples, tándem y trídem respectivamente.

En estos histogramas se visualiza que de los camiones de 6 ejes, la carga más

recurrente en el Eje Tándem, oscilan entre los rangos de 18.90 a 19.80 toneladas,

mientras que los pesos totales oscilan de 3.60 a 27.90 toneladas.

De esta investigación fue recopilado los datos de tráfico correspondiente al

Volumen, clasificación, distribución y tasa de crecimiento, el resto de datos fue

asumido un Nivel 3, el cual corresponde al ingreso de datos por defecto.

Los datos de tráfico usados se detallan en el ANEXO K como parte

complementaria al diseño (Datos de Tráfico).

Eje delantero 7 t

1° Eje posterior 18 t

2° Eje posterior 25 t

Peso bruto max 48 t




144

Cuadro N° 4.2 Histograma de frecuencia de carga para Camion Tipo C9

Fuente: (Vivanco, 2016)

Rango Cantidad Porcentaje Rango Cantidad Porcentaje Rango Cantidad Porcentaje

0,00 - 1,35 26 0.0 0,00 - 2,70 0 0.0 0,00 - 5,40 53 0.1

1,35 - 1,80 8 0.0 2,70 - 3,60 0 0.0 5,40 - 6,75 400 0.4

1,80 - 2,25 14 0.0 3,60 - 4,50 1 0.0 6,75 - 8,10 382 0.4

2,25 - 2,70 41 0.0 4,50 - 5,40 23 0.0 8,10 - 9,45 190 0.2

2,70 - 3,15 63 0.1 5,40 - 6,30 268 0.3 9,45 - 10,80 253 0.2

3,15 - 3,60 132 0.1 6,30 - 7,20 442 0.4 10,80 - 12,15 290 0.3

3,60 - 4,05 1095 1.1 7,20 - 8,10 233 0.2 12,15 - 13,50 329 0.3

4,05 - 4,50 11652 11.4 8,10 - 9,00 229 0.2 13,50 - 14,85 456 0.4

4,50 - 4,95 22273 21.7 9,00 - 9,90 205 0.2 14,85 - 16,20 633 0.6

4,95 - 5,40 28687 28.0 9,90 - 10,8 281 0.3 16,20 - 17,55 877 0.9

5,40 - 5,85 14052 13.7 10,80 - 11,70 449 0.4 17,55 - 18,90 1633 1.6

5,85 - 6,30 4842 4.7 11,70 - 12,60 865 0.8 18,90 - 20,25 4193 4.1

6,30 - 6,75 9459 9.2 12,60 - 13,50 1395 1.4 20,25 - 21,60 12067 11.8

6,75 - 7,20 8191 8.0 13,50 - 14,40 3014 2.9 21,60 - 22,95 22139 21.7

7,20 - 7,65 1691 1.7 14,40 - 15,30 4981 4.9 22,95 - 24,30 19816 19.4

7,65 - 8,10 203 0.2 15,30 - 16,20 7760 7.6 24,30 - 25,65 14732 14.4

8,10 - 8,55 30 0.0 16,20 - 17,10 10558 10.3 25,65 - 27,00 9763 9.6

8,55 - 9,00 4 0.0 17,10 - 18,00 12768 12.5 27,00 - 28,35 5050 4.9

9,00 - 9,45 1 0.0 18,00 - 18,90 16796 16.4 28,35 - 29,70 3571 3.5

9,45 - 9,90 0 0.0 18,90 - 19,80 20237 19.7 29,70 - 31,05 3307 3.2

9,90 - 10,35 2 0.0 19,80 - 20,70 13214 12.9 31,05 - 32,40 1377 1.3

10,35 - 10,80 0 0.0 20,70 - 21,60 5950 5.8 32,40 - 33,75 455 0.4

10,80 - 11,25 0 0.0 21,60 - 22,50 2126 2.1 33,75 - 35,10 86 0.1

11,25 - 11,70 0 0.0 22,50 - 23,40 520 0.5 35,10 - 36,45 8 0.0

11,70 - 12,15 0 0.0 23,40 - 24,30 118 0.1 36,45 - 37,80 1 0.0

12,15 - 12,60 1 0.0 24,30 - 25,20 24 0.0 37,80 - 39,15 0 0.0

12,60 - 13,05 0 0.0 25,20 - 26,10 5 0.0 39,15 - 40,50 0 0.0

13,05 - 13,50 0 0.0 26,10 - 27,00 4 0.0 40,50 - 41,85 0 0.0

13,50 - 13,95 0 0.0 27,00 - 27,90 1 0.0 41,85 - 43,20 0 0.0

13,95 - 14,40 0 0.0 27,90 - 28,80 0 0.0 43,20 - 44,55 0 0.0

14,40 - 14,85 0 0.0 28,80 - 29,70 0 0.0 44,55 - 45,90 0 0.0

14,85 - 15,30 0 0.0 29,70 - 30,60 0 0.0 45,90 - 47,25 0 0.0

15,30 - 15,75 0 0.0 30,60 - 31,50 0 0.0

15,75 - 16,20 0 0.0 31,50 - 32,40 0 0.0

16,20 - 16,65 0 0.0 32,40 - 33,30 0 0.0

16,65 - 17,10 0 0.0 33,30 - 34,20 0 0.0

17,10 - 17,55 0 0.0 34,20 - 35,10 0 0.0

17,55 - 18,00 0 0.0 35,10 - 36,00 0 0.0

18,00 - 18,45 0 0.0 36,00 - 36,90 0 0.0

Total 102467 100.0 Total 102467 100.0 Total 102061 100.0

Eje Simple Eje Tándem Eje Trídem




145

Grafico N° 4.2 Histograma normalizado de frecuencias Camión T2S3 (Clase 9) – Eje Simple Fuente: (Vivanco, 2016)

Grafico N° 4.3 Histograma normalizado de frecuencias T2S3 (Clase 9) – Eje Simple. Fuente: (Vivanco, 2016)

Grafico N° 4.4 Histograma normalizado de frecuencias T2S3 (Clase 9) – Eje Simple Fuente: (Vivanco, 2016)

0.0

4.0

8.0

12.0

16.0

20.0

24.0

28.0

32.0

0 5 10 15 20

Prc

en

taje

de

Eje

s (%

)

Carga por Eje (Ton)

0.0

4.0

8.0

12.0

16.0

20.0

24.0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Prc

en

taje

de

Eje

s (%

)

Carga por Eje (Ton)

0.0

4.0

8.0

12.0

16.0

20.0

24.0

0 5 10 15 20 25 30 35

Prc

en

taje

de

Eje

s (%

)

Carga por Eje (Ton)




146

4.1.4.1 Volumen, clasificación, distribución y tasa de crecimiento.

Adicionalmente, fueron considerados los datos de tráfico que son solicitados por

el método AASHTO 2008, relativos al volumen, clasificación, distribución y

crecimiento del flujo vehicular señalados a continuación.

1) Tráfico de Camiones Promedio Diario Anual (TMDAC): 6,152 vehículos

2) Número de carriles en la dirección de diseño: 2

3) Porcentaje de camiones en el carril de diseño: 52%

4) Porcentaje de camiones en la dirección de diseño: 90%

5) Velocidad de operación: 60 km/h (36.67 milla/h ó 36.67 mph)

6) Crecimiento del tráfico: 5.5%.

El pavimento a diseñar pertenece a una carretera de orden primario (nacional),

con un alto porcentaje de camiones, en donde los camiones de mayor incidencia

son los de configuración C2 (Clase 5, según FHWA) y T3S3 (Clase 10, según

FHWA) y en menor medida los buses (clase 4). Que en total suman un 75.3% de

total de camiones que circulan por la vía.

La información recolectada en el lugar del proyecto, muestra la composición

vehicular correspondiente al TMDAC (Trafico Medio Diario Anual de Camiones)

mostrados en el cuadro N° 4.3.

Cuadro N° 4.3 Porcentaje de TMDAC por cada clase de camión

Fuente: (Vivanco, 2016)

Clase 4 17,3

Clase 5 29,1

Clase 6 8,8

Clase 7 1,5

Clase 8 1,5

Clase 9 7,0

Clase 10 28,9

Clase 11 4,9

Clase 12 0,9

Clase 13 0,0

Porcentaje de TMDAC por cada clase

Vehículo según

FHWA (EE.UU)

Distrib. x tipo de

vehículo (%)




147

Clima

Es Cargado el Archivo virtual “Región Callao-PE.icm” obtenido en el Capítulo III

de la presente investigación y mostrado en el ANEXO I, con el objetivo de que el

software de diseño pronostique los gradientes de temperatura y humedad en el

diseño de pavimento.

Propiedades de Drenaje

El diseño geométrico de la carretera necesita una pendiente de 2 %. La

trayectoria del drenaje tendrá una longitud de 12 pies desde la línea central al

borde del drenaje adyacente a la berma, y la infiltración depende del tipo de

berma escogida. Asumir una absorción de 0.85

4.2 Análisis

Diseño Preliminar

Una propuesta preliminar es determinada mediante las recomendaciones del

AASHTO 93, detallada a continuación:

4.2.1.1 Ejes equivalentes:

El conteo vehicular arroja 9.65E+07 Ejes Equivalentes para un periodo de diseño

de 10 años, el estudio se realizó en el año 2013 y podría estar abriéndose al

tránsito en el 2017 de acuerdo al Cuadro N° 4.4; el factor de crecimiento es 5.5%.

4.2.1.2 Numero Estructural

El cálculo de espesores se efectuará a partir de la siguiente ecuación de diseño:

07.8)(*32.2

)1(

10944.0

5.12.420.0)1(*36.9*)( 10

19.5

10

101810

MRLog

SN

PSILog

SNLogSoZrWLog




148

Donde:

W18 : Numero proyectado de carga equivalente de 18 kip (18000 lb.) de

aplicación de carga axial simples (9.65E+07).

Zr : Desviación estándar normal para el nivel de confiabilidad de 90%

(-1.2825)

So : Error estándar combinado del trafico proyectado y del comportamiento

proyectado (0.42)

PSI : Diferencia entre índice de serviciabilidad inicial po, y el índice de

serviciabilidad terminal. (pt 4.2-2 = 2.2)

MR : Modulo Resiliente promedio (Ksi) (35)

SN : Numero estructural indicativo del espesor total del pavimento requerido

(4.13)

Cuadro N° 4.4 Cálculos para determinar el número de EE para el año 2027.


4.2.1.3 Alternativa preliminar seleccionada.

De acuerdo a la metodología le AASHTO-93 se detalla los componentes de la

estructura del pavimento capaz de soportar los requerimientos de tráfico de

acuerdo al tipo de Sub-rasante definido inicialmente.

B2 222 247 1 0.9 4.05 1 900 16.39 5.38E+06

C2 810 901 1 0.9 4.73 1 3839 16.39 2.30E+07

B3-1 309 343 1 0.9 2.88869046 1 893 16.39 5.34E+06

BA-1 0 0 1 0.9 9.33045075 1 0 16.39 0

C3 238 265 1 0.9 2.67680678 1 639 16.39 3.82E+06

T2S1 5 5 1 0.9 6.62 1 32 16.39 1.90E+05

C4 56 62 1 0.9 5.23 1 294 16.39 1.76E+06

C2R2 30 33 1 0.9 8.43 1 252 16.39 1.51E+06

T2S2 23 26 1 0.9 5.68 1 131 16.39 7.82E+05

T2Se2 3 4 1 0.9 9.55 1 32 16.39 1.90E+05

T3S1 11 13 1 0.9 5.4 1 61 16.39 3.64E+05

C2R3 12 13 1 0.9 2.88 1 34 16.39 2.06E+05

C3R2 102 114 1 0.9 8.42 1 861 16.39 5.15E+06

T2S3 19 21 1 0.9 8.16 1 152 16.39 9.11E+05

T2Se3 4 4 1 0.9 17.91 1 71 16.39 4.24E+05

T3S2 156 174 1 0.9 5.72 1 894 16.39 5.35E+06

T3Se2 14 16 1 0.9 10.73 1 153 16.39 9.15E+05

C3R3 25 28 1 0.9 6.49 1 166 16.39 9.91E+05

C4R2 0 0 1 0.9 7.2 1 0 16.39 0

T3S3 730 812 1 0.9 7.91 1 5784 16.39 3.46E+07

T3Se3 96 107 1 0.9 9.83 1 944 16.39 5.65E+06

C4R3 0 0 1 0.9 5.14 1 0 16.39 0

T3S2S2 0 0 1 0.9 6.73 1 0 16.39 0

Total 2865 9.65E+07

Ejes Equivalentes Acumulados (EE)

IMD(2015) EE día-carril Fca (r=5.5%) EE (2027)FpTIPOS IMD(2013) Fd Fc Fvp




149

Figura N° 4.3 Diseño preliminar utilizando AASHTO-93 (unidades en Pulg.).


1. Carpeta Asfáltica: HMA (Hot Mix Asphalt), Carpeta Asfáltica en Caliente,

módulo 2,965 MPa (430,000 PSI) a 20 °C (70 °F).

2. Base Granular CBR 100%, compactada al 100%de la MDS.

3. Sub Base Granular CBR 60%, compactada al 100% de la MDS.

Una vez ingresado todos los datos de entradas (tráfico, clima, materiales y diseño

preliminar), se requiere hacer un análisis de diseño con el software “Design Guide

2002” de la Guía de Diseño Mecanístico-Empírico.

Mediante la corrida del software, internamente se determina la respuesta

estructural y el nivel de daño del pavimento, estos cálculos de realizan en base a

una calibración de los modelos de predicción y un nivel de confianza esperado.

Los resultados del análisis y el detalle de los datos usados, son reportados en un

archivo Excel (.xls), el cual es mostrado en el ANEXO L.

unidades en pulgadas

HMA 4

FIRME GRANULAR

CBR (100%)25

CIMIENTO

GRANULAR (CBR

60%)

44

SUELO A-3

73




150

Descripción de resultados.

4.2.2.1 Capa de Concreto Asfáltico

Los datos de concreto asfalto corresponden a un nivel 3. Asfalto con penetración

de 40/50 y un espesor de 2 pulg. Posee 9% de asfalto y 4% de vacíos de aire. La

mezcla tiene un peso específico de 160 lb/ft3. Se asume una conductividad

térmica de 0.67 BTU-hr-ft-oF y calor especifico de 0.23 BTU/lb-oF. El coeficiente

de Poisson es de 0.35. La temperatura de referencia es de 70 oF.

Los resultados del análisis granulométrico de los agregados utilizados en la

mezcla indican que las mallas de 3/4”, 3/8”, Nº 200 tienen respectivamente

10%,35% y 55% del material retenido acumulado, y 4 % pasa por la malla Nº 200.

Cuadro N° 4.5 Especificaciones del cemento asfaltico MDC—2.

DISEÑO DATOS MARSHALL MTC E 504

% Asfalto 9.00% -

Densidad 160 lb/ft3 -

Estabilidad 1178 kg > 815 kg

Flujo 3.5 mm 2 mm 4 mm

Vacíos con aire 4. 0% 3% 5%

Vacíos agregado mineral 14.00% > 15%

Vacíos llenos con asfalto 70% 65% 75%

Llenante/Ligante 1.15 0.8 1.2

Estabilidad / flujo 330 300 500

Asfalto efectivo 10.00%

Fuente: Elaboracion Propia.

4.2.2.2 Firme

Firme estabilizada con cemento con un Mr de 2000 ksi y espesor de 6 pulg. La

mezcla tiene un peso específico de 150 lb/ft3. Se asume una conductividad

térmica de 1.25 BTU-hr-ft-oF y calor especifico de 0.28 BTU/lb-oF. El coeficiente

de Poisson es de 0.2.




151

4.2.2.3 Sub Base Granular

- Módulo Resiliente en Humedad Óptima (38 ksi).

- Índice de Plasticidad 1 y D(60) igual a 2.

- La granulometría mostrada en la presenta un 3% pasando la malla Nº

200 y el 40% pasando la malla #4

- El espesor de la base granular es de 10 pulg.

4.2.2.4 Subrasante

La subrasante utilizada está clasificada según corresponde a un suelo de arena

arcillosa clasificada según el sistema AASHTO como A-3 (SP-SM). No presenta

IP . Módulo Resiliente de 35 000 psi. La granulometría característica indica que

el 10% pasa la Malla No 200 y el 80 % pasa la malla No 4. El D60 de este material

es de 0.3 mm. Los datos de la Subrasante corresponden a un nivel 3

Figura N° 4.4 Diseño Final utilizando el software “Design Guide 2002” (unidades en Pulg.).


unidades en pulgadas

HMA 2

FIRME GRANULAR

ESTABILIZADA CON

CEMENTO

6

CIMIENTO GRANULAR

(CBR 60%)10

SUELO A-3

18




152

Verificación de desempeño

La verificación de los indicadores de desempeño para pavimento de concreto

asfaltico (Ahuellamiento, Agrietamiento longitudinal, Agrietamiento transversal,

fatiga e IRI), son mostrados en los Gráficos 4.5, 4.6, 4.7, 4.9 y 4.10; como

resultados del programa en aplicación.

Grafico N° 4.5 Predicción de IRI. Fuente: Elaboración propia

Grafico N° 4.6 Predicción de agrietamiento longitudinal. Fuente: Elaboración propia

0.00

22.40

44.80

67.20

89.60

112.00

134.40

156.80

179.20

201.60

224.00

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132

IRI, in

/mile

Pavement age, month

Predicted IRI

IRI

IRI Limit

0

10.2

20.4

30.6

40.8

51

61.2

71.4

81.6

91.8

102

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132

Ma

xim

um

Cra

ckin

g

Pavement age, month

Top Down Cracking - Longitudinal Cracking

Surface

Depth = 0.5"

Surface Limit




153

Grafico N° 4.7 Predicción de agrietamiento piel de cocodrilo. Fuente: Elaboración propia

Grafico N° 4.8 Predicción de agrietamiento térmico. Fuente: Elaboración propia

14

63

112

160

209

258

307

356

404

453

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132

Ma

xim

um

Cra

ck

ing

(ft

^2

/50

0ft

)

Pavement age, month

Bottom Up Cracking (ft^2/500ft), Alligator Cracking

Maximum Cracking

Maximum CrackingLimit

0.00

10.20

20.40

30.60

40.80

51.00

61.20

71.40

81.60

91.80

102.00

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132

Cra

ck

Le

ng

th (

ft/5

00

ft)

Pavement age, month

Thermal Cracking: Crack Length Vs Time

Crack Length

AC Thermal Fracture




154

Grafico N° 4.9 Predicción de deformación permanente (pulg). Fuente: Elaboración propia

En el Cuadro N° 4.6, se muestra un resumen de los indicadores de desempeño

obtenidos una vez realizado la corrida del software, cabe señalar que estos

resultados son el producto varias iteraciones hasta obtener aquella estructura

capaz de satisfacer los criterios de deterioro limite durante el periodo de diseño.

Cuadro N° 4.6 Valores finales para los parámetros finales de desempeño

Tipo de deterioro Daño Limite

Daño Pronosticado

¿Aceptable?

IRI Final. in/milla 222 170.9 Si

Agrietamiento Longitudinal. (ft/500 ft) 100 52.4 Si

Agrietamiento por fatiga. (ft´2/500 ft) 500 15.2 Si

Agrietamiento Térmico. (ft/500 ft) 100 00.0 Si

Deformación permanente – AC (in) 0.25 0.21 Si

Deformación permanente – total. (in) 1.00 0.44 Si


Interpretación de resultados

De acuerdo al Grafico N° 4.5, se puede apreciar el progreso del IRI a medida

que pasa el tiempo en meses (120 meses), donde las ordenadas indican los

valores de IRI siendo un valor máximo aceptable 222 pulg/milla (3.5 m/km)

(Línea horizontal rojo) y la predicción determinada alcanza un valor máximo de

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132

Ma

xim

um

Ru

ttin

g (

inc

h)

Pavement age, month

Permenant Deformation: Total Rutting in Pavement Layers (inch)

SubTotalAC

SubTotalGB

SubTotalSG

Total Rutting

Ac Rutting Design Value = 0.25"




155

170.9 pulg/milla (2.7 m/km) (Línea azul), esto quiere decir que en base al

cálculo determinístico el pavimento no presentará deterioros por encima de la

rugosidad permitida durante 10 años de vida útil.

En el caso de los indicadores por Agrietamiento longitudinal, Agrietamiento

por Fatiga y Agrietamiento Térmico mostrado en los Grafico N° 4.6, 4.7 y

4.8, el progreso son similares, debido a que estos mantienen un

comportamiento casi constante, lo que significa que el pavimento analizado es

capaz de soportar las solicitudes de carga sin verse afectados por las tenciones

que estos originan en su interior, esto es posible porque el firme costa de un

material estabilizado capaz de distribuir los esfuerzos de forma homogénea al

cimiento, además esto también provoca menor deformación en la superficie y

por ende menor esfuerzos por tracción. Los esfuerzos por contracción térmica

prácticamente son nulos debido al clima cálido del entorno.

El principal indicador que fue determinante en la elección del paquete

estructural del pavimento fue el Ahuellamiento, esto se debe principalmente

al comportamiento de la carpeta asfáltica frente al clima cálido de Lima y Callao.

Según el Cuadro N° 4.9 se puede apreciar los valores umbrales obtenidos al

final del periodo de diseño, en el caso de Ahuellamiento Total alcanzó 0.44 pulg

(11 mm) y la deformación permanente en el revestimiento asfaltico fue de 0.21

pulg (5 mm).

Finalmente todas los indicadores de desempeño del pavimento de concreto

asfáltico (Ahuellamiento, agrietamiento longitudinal, Agrietamiento Piel de

cocodrilo y Agrietamiento térmico) satisfacen los requerimientos de diseño, por

lo que se concluye el análisis.




156

CAPÍTULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

5. CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

5.1 CONCLUSIONES.

Con la evaluación detallada de la información climática requerida por el

EICM (mostrado en la sección 3.1.1) y recopilada principalmente de la

estación CORPAC del Aeropuerto Internacional Jorge Chávez Región

Callao mediante los reportes aeronáuticos METAR, se logró generar el

archivo climático “Región Callao-PE.icm”, por tanto su implementación de

los parámetros climáticos a la Metodología MEPDG-AASHTO 2008.

La elaboración del archivo climático “Región Callao-PE.icm” (mostrado en

la sección 3.3), demostró que se cuenta con suficiente información

meteorológica, hidrológica y climática en la Región Callao para poder

implementar el modelo climático EICM y aportar en el diseño de

pavimentos utilizando la metodología Mecanistico-Empirico.

El modelo EICM introduce el carácter variable del clima al diseño de

pavimentos durante todo el periodo de diseño, su consideración ayuda a

determinar de forma más precisa su desempeño, asegurando que los

resultados de deterioros determinados por la metodología MEPDG

consideren agentes meteorológicos del entorno.

El modelo EICM considera como principales agentes del comportamiento

del pavimento a la humedad y el calor, los parámetros meteorológicos

(Precipitación, Temperatura, viento, nubosidad, nivel freático, entre otros)

se relacionan mediante un balance energético de donde se determinan

estos agentes en el interior de estructura del pavimento.

Para las condiciones de hielo y deshielo se requiere información más

precisa, en cuanto a temperatura ya que es el factor predominante en el

deterioro del pavimento.

El acceso de la información climática de primera mano requerida por el

EICM (mostrado en la sección 3.1.1) en nuestro país es muy restringido,

debido a su alto costo y principalmente porque se prescinde de acumular




157


información climática de acuerdo a las necesidades del MEPDG debido

a su desconocimiento.

Gracias al acceso del Internet fue posible la obtención de gran cantidad de

información climática útil de forma indirecta, esto es mediante la

decodificación de los Informes meteorológicos de rutina METAR (mostrado

en la sección 3.2.2.1), es decir estos informes se apoyan de estaciones

meteorológicas Aeronáuticas y los resultados son publicados virtualmente

para el uso en la aviación civil.

La efectividad de la metodología MEPDG, depende del nivel de

información como datos de entrada y la calibración del modelo de acuerdo

a la ubicación del análisis.

De acuerdo al prototipo de diseño de un PCA, El principal indicador que

fue determinante en la elección del paquete estructural del pavimento fue

el Ahuellamiento, esto se debe principalmente al comportamiento de la

carpeta asfáltica frente al clima cálido de Lima y Callao.

Según el Cuadro N° 4.9 los valores umbrales obtenidos al final del periodo

de diseño, en el caso de Ahuellamiento Total alcanzó 0.44 pulg (11 mm) y

la deformación permanente en el revestimiento asfaltico fue de 0.21 pulg

(5 mm).

La implementación de la nueva metodología MEPDG-AASHTO 2008, a la

normatividad peruana, resultaría un gran logro para el desarrollo del país,

día a día se invierte mucho en mantenimiento y construcción de nuevas

redes viales, es importante contar con un sustento tecnológico capaz de

predecir cierto grado de seguridad con la vida útil para los cuales fueron

diseñadas.




158


5.2 RECOMENDACIONES

Los reportes METAR (mostrado en la sección 3.2.2.1), cuentan con una

vasta información climática para un determinado lugar, por lo que puede

ser muy útil para la implementación inicial en otras regiones del Perú,

actualmente dentro de la red de aeropuertos a nivel nacional solo diez (10)

cuentan con la instalación de Sistemas Automáticos con mediciones por

24 horas, estos son Iquitos, Piura, Chiclayo, Trujillo, Pucallpa, Lima/Callao,

Cusco, Pisco, Arequipa y Tacna, por lo que es posible la creación de

nuevos archivos climáticos siguiendo los procedimiento de la presente

investigación.

Para la generación de los archivos climáticos es indispensable contar con

dos años de registro como mínimo, sin que el modelo muestre resultados

atípicos, sin embargo mientras la data sea más extensa resultaran ser más

confiable al momento de la predicción de deterioro.

Los Archivos virtuales “*.icm” pueden ser generados directamente desde

las estaciones de medición, para lo cual se requiere un trabajo preliminar

directamente con las entidades relacionadas, así poder generar archivos

según el formato requerido y sean publicadas en la web para el acceso

libre e incentive las futuras investigaciones de calibración del modelo.

Se recomienda implementar una entidad autónoma que garantice la

continuidad de la investigación y el desarrollo de la tecnología de los

pavimentos en el Perú, aún resulta largo el camino para la implementación

definitiva y se requiere intervención del estado para poder lograrlo,

principalmente por la infraestructura necesaria como laboratorios a escala

real, calibración de los modelos de predicción, caracterización del tráfico,

etc.




159

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164

ANEXOS

ANEXOS

ANEXO A: Requerimiento de propiedades de materiales para HMA definido

por la metodología MEPDG para pavimentos nuevos.

ANEXO B: Requerimiento de propiedades de materiales para base granular y

subrasante definido por la metodología MEPDG para pavimentos

nuevos.

ANEXO C: Factores de ajuste de nivel de nodo según el EICM.

ANEXO D: Estaciones Meteorológicas Aeronáuticas de CORPAC S.A.

ANEXO E: Presupuesto por información meteorológica – SENAMHI

ANEXO F: Información climática, mensual, diario y horario (Medio Virtual).

ANEXO G: Validación de datos de temperatura mediante el análisis gráfico

(Medio Virtual e impreso).

ANEXO H: Estructura METAR, según la OMM.

ANEXO I: Archivo climático virtual “Región Callao-PE.icm” (Medio).

ANEXO J: Valores umbrales de diseño y nivel de confianza según la MEPDG

para PCA.

ANEXO K: Datos de tráfico (Medio Virtual).

ANEXO L: Memoria de Cálculo para el diseño de PCA usando la metodología

MEPDG.

.

ANEXO A

Requerimiento de propiedades de materiales para HMA

definido por la metodología MEPDG para pavimentos

nuevos.

ANEXO B

Requerimiento de propiedades de materiales para base

granular y subrasante definido por la metodología MEPDG

para pavimentos nuevos.

ANEXO C

Factores de ajuste de nivel de nodo según el EICM.

ANEXO D

Estaciones Meteorológicas Aeronáuticas de CORPAC S.A.

N°

Abr

ev.

Núm

.N

OM

BR

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ng.

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03

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xx

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7'73

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xx

xx

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SP

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05°1

2'80

°36'

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xx

xx

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7'79

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xx

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PH

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AH

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xx

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xx

xx

xx

xx

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xx

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X

Obs

. Sin

óptic

asTA

Fs

ANEXO EPresupuesto por información meteorológica – SENAMHI

2007-2016 DECENIO DE LAS PERSONAS CON DISCAPACIDAD EN EL PERUAÑO DE LA DIVERSIFICACION PRODUCTIVA Y DEL FORTALECIMIENTO DE LA EDUCACION

PRESUPUESTO N° : 201509000002 - SENAMHI / OSC - 2015

INFORMACION METEOROLOGICA

ELMER JAIME MAXIMILIANO VELASQUEZAtención: ELMER MAXIMILIANO

ESTACION PARAMETRO PERIODOCOSTO S/.

PARCIAL SUBTOTALCAMPO DE MARTE Long. 77 ° 2 - Lat.12 ° 4 Alt. 123 m.s.n.m. Dist. JESUS MARIA Prov.LIMA Dpto. LIMA

HORAS DE SOL TOTAL DIARIAENERO 2013 -

DICIEMBRE 2014184.80

394.32HUMEDAD RELATIVA MEDIA

MENSUAL2013-2014 24.72

PRECIPITACION TOTAL DIARIAENERO 2013 -


Monto : S/. 394.32

IGV 18% : 0.00

Total : S/. 394.32

Atendido por: Sr(a). VIVIANNA PALOMINO 01 de Septiembre del 2015

Sede: Jr. Cahuide N° 785 Jesus Maria - Telefax: 4702867email: [email protected]


PRESUPUESTO N° : 201508000067 - SENAMHI / OSC - 2015INFORMACION HORARIA


Estación / Zona Descripción Costo S/.

CAMPO DE MARTE TEMPERATURA, DIRECCION Y

VELOCIDAD DEL VIENTO, PERIODO:

ENERO A DICIEMBRE 2013, ENERO,

ABRIL Y DE JULIO A DICIEMBRE 2014

1,862.94

Monto : S/. 1,862.94

IGV 18% : 0.00

Total : S/. 1,862.94




PRESUPUESTO N° : 201508000067 - SENAMHI / OSC - 2015INFORMACION HORARIA


Estación / Zona Descripción Costo S/.

CAMPO DE MARTE TEMPERATURA, H.RELATIVA,

DIRECCION Y VELOCIDAD DEL VIENTO,

PERIODO: ENERO A DICIEMBRE 2013,

ENERO, ABRIL Y DE JULIO A

DICIEMBRE 2014

2,483.92

Monto : S/. 2,483.92

IGV 18% : 0.00

Total : S/. 2,483.92

Atendido por: Sr(a). VIVIANNA PALOMINO 11 de Agosto del 2015



PRESUPUESTO N° : 201509000002 - SENAMHI / OSC - 2015

INFORMACION METEOROLOGICA


ESTACION PARAMETRO PERIODOCOSTO S/.

PARCIAL SUBTOTALCAMPO DE MARTE Long. 77 ° 2 - Lat.12 ° 4 Alt. 123 m.s.n.m. Dist. JESUS MARIA Prov.LIMA Dpto. LIMA

HORAS DE SOL TOTAL DIARIAENERO 2013 -


394.32HUMEDAD RELATIVA MEDIA

MENSUAL2013-2014 24.72

PRECIPITACION TOTAL DIARIAENERO 2013 -


Monto : S/. 394.32

IGV 18% : 0.00

Total : S/. 394.32



28/9/2016 Gmail INFORMACIÓN METEOROLÓGICA

https://mail.google.com/mail/u/0/?ui=2&ik=9145e25d63&view=pt&q=senamhi&qs=true&search=query&th=150dec4d02db7d78&siml=150dec4d02db7d78 1/1

Lic. Selene Bustíos Armas ASISTENTE DE MARKETING

OFICINA DE SERVICIO AL CLIENTE

T: 4702867 D: Jr.Cahuide 785 Jesús María

jaime maximiliano velasquez <[email protected]>

INFORMACIÓN METEOROLÓGICA1 mensaje

Oficina de Servicio al Cliente (OSC) <[email protected]> 6 de noviembre de 2015, 16:52Para: jme maximiliano <[email protected]>

Buenas tardesEstimado Sr. Maximiliano

Remito la información solicitada el día 03.11.2015

Por favor tomar en cuenta que a los estudiantes o tesitas solo se les entrega datos a nivel mensual.

Atentamente,

HT 11247 ELMER MAXIMILIANO.xlsx15K

https://mail.google.com/mail/u/0/?ui=2&ik=9145e25d63&view=att&th=150dec4d02db7d78&attid=0.1&disp=attd&safe=1&zw

jaime

Highlight

ANEXO G

(Digital e Impreso)

Validación de datos de temperatura mediante el análisis

gráfico.

ANEXO H

Estructura METAR, según la OMM.

FM 15–XIV METAR Informe de observación meteorológica de rutina para aeródro-mos (con pronóstico de tendencia o sin él)

FM 16–XIV SPECI Informe de observación meteorológica especial para aeródro-mos (con pronóstico de tendencia o sin él)

C L A V E :

METAR KMH oo COR CCCC YYGGggZ NIL AUTO dddffGfmfm KT o dndndnVdxdxdxSPECI MPS

NsNsNshshshsRDRDR/VRVRVRVRi o

VVVV VNVNVNVNDv o w´w´ VVhshshso RDRDR/VRVRVRVRVVRVRVRVRi oVVVVNDV NSCo oCAVOK NCD

WS RDRDRT´T´/T´dT´d QPHPHPHPH REw´w´ o (WTsTs/SS´ ) (RDRDR/ERCReReRBRBR)

WS ALL RWY

NsNsNshshshsKMH o VVVV w´w´ o

(TTTTT TTGGgg dddffGfmfm KT o o o VVhshshso MPS CAVOK NSW oNOSIG) NSC

(RMK . . . . . . . . . . )

Notas:

1) METAR es el nombre de la clave utilizada para los informes meteorológicos de rutina para aeródromos. SPECI esel nombre de la clave utilizada para los informes meteorológicos especiales para aeródromos. Un informe METARy un informe SPECI pueden incluir un pronóstico de tendencia.

2) Los grupos contienen un número no uniforme de caracteres. Cuando no se produce un elemento o fenómeno,el grupo correspondiente o la extensión de un grupo se omiten de un informe determinado. En las reglas si-guientes se dan instrucciones detalladas para cada grupo. Los grupos indicados entre paréntesis se utili-zan de conformidad con decisiones regionales o nacionales. Es posible que deban repetirse grupos de acuerdocon instrucciones detalladas para cada grupo. Las palabras de clave COR y NIL deberán utilizarse, conforme pro-ceda, para los informes corregidos y faltantes, respectivamente.

3) La clave incluye una sección que contiene el pronóstico de tendencia identificado por un indicador de cambio(TTTTT = BECMG o TEMPO, según el caso) o por la palabra de clave NOSIG.

4) Los criterios que rigen la emisión de informes SPECI se especifican en el Reglamento Técnico [C.3.1](OMM–N° 49).

I.1 – A — 27

R E G L A S :

15.1 Generalidades

15.1.1 El nombre de la clave METAR o SPECI se incluirá al principio de cada informe individual.

15.1.2 Cuando una deterioración de un elemento meteorológico va acompañada del mejoramien-to de otro elemento (por ejemplo, un descenso de las nubes y una mejora de la visibilidad),deberá emitirse un solo informe SPECI.

15.2 Grupo CCCC

La identificación de la estación informante en cada informe individual se indicará por mediodel indicador del lugar de la OACI.

15.3 Grupo YYGGggZ

15.3.1 El día del mes y la hora de observación en horas y minutos UTC seguidos, sin espacio, delindicador Z se incluirán en cada uno de los informes METAR.

15.3.2 Este grupo se incluirá en cada uno de los informes SPECI. En los informes SPECI, estegrupo indicará el tiempo de ocurrencia del (de los) cambio(s) que dieron lugar a la emisióndel informe.

15.4 Palabra de clave AUTO

La palabra de clave facultativa AUTO deberá insertarse delante del grupo de viento cuan-do un informe contenga observaciones totalmente automatizadas efectuadas sin interven-ción humana. Para la OACI es necesario notificar todos los elementos especificados. Sinembargo, si no puede observarse algún elemento, el grupo que habría sido cifrado se sus-tituirá por el número aproximado de barras oblicuas. El número de éstas depende delnúmero de letras simbólicas para el grupo de que se trate que no pueda comunicarse; esdecir, cuatro para el grupo de visibilidad, dos para el grupo de tiempo presente, y tres oseis para el grupo de nubes, según proceda.

KMH o15.5 Grupos dddffGfmfm KT o dndndnVdxdxdx

MPS

15.5.1 La dirección verdadera media en grados redondeados a la decena de grados más cerca-na a la dirección de donde sopla el viento y la velocidad media del viento en el período de10 minutos que precede inmediatamente a la observación se indicarán para dddff seguido,sin espacio, por las abreviaturas KMH, KT o MPS, para especificar la unidad utilizada paraindicar la velocidad del viento. Los valores de la dirección del viento inferiores a 100° seránprecedidos por 0 y un viento con una dirección norte verdadero se indicará como 360. Losvalores de la velocidad del viento inferiores a 10 unidades irán precedidos por 0. Sinembargo, cuando el período de 10 minutos incluye una clara discontinuidad en las carac-terísticas del viento, sólo se utilizarán los datos posteriores a dicha discontinuidad paraobtener la velocidad media del viento y los valores de las ráfagas máximas y la direcciónmedia del viento, y las variaciones de la dirección del viento, por lo cual el intervalo detiempo se reducirá correspondientemente en estas circunstancias.

FM 15 METAR, FM 16 SPECI

I.1 – A — 28

N O T A S :

1) KMH, KT y MPS son las abreviaturas normalizadas de la OACI para kilómetros por hora, nudosy metros por segundo, respectivamente.

2) La unidad de velocidad del viento utilizada es determinada por decisión nacional. Sin embargo,la unidad primaria prescrita en el Anexo 5 de la OACI para expresar la velocidad del viento eskilómetro por hora (KMH), permitiéndose la utilización del nudo (KT) como unidad alternativa noperteneciente al sistema internacional de unidades (sistema SI) hasta una fecha límite.

3) Con una velocidad del viento de 20 km h–1 (10 kt) o más antes o después del cambio, se produ-ce una notable discontinuidad cuando la dirección del viento registra un cambio brusco y soste-nido de 30° o más, o bien un cambio de la velocidad del viento de 20 km h–1 (10 kt) o más, duran-te dos minutos como mínimo.

15.5.2 En el caso de dirección variable del viento, ddd se cifrará como VRB cuando la velocidadmedia del viento sea inferior a 3 nudos (2 m s–1 ó 6 km h–1). Un viento variable a velocidadesmayores se indicará solamente cuando la variación de dirección sea de 180° o más, o cuan-do sea imposible determinar una dirección única del viento, por ejemplo cuando una tormen-ta pasa por encima del aeródromo.

15.5.3 Si durante el período de 10 minutos que precede a la observación la variación total de ladirección del viento es 60° o más, pero menos de 180° y la velocidad media del viento esde 3 nudos (2 m s–1 ó 6 km h–1) o más, las dos direcciones extremas observadas entre lascuales el viento ha variado se darán para dndndnVdxdxdx, en el sentido de las agujas delreloj. En otro caso, este grupo no se incluirá.

15.5.4 “Calma” se cifrará como 00000 seguido inmediatamente, sin espacio, por una de las abre-viaturas KMH, KT o MPS para especificar la unidad utilizada normalmente para indicar losvalores del viento.

15.5.5 Si, durante el período de 10 minutos que precede a la observación, la velocidad de la máxi-ma ráfaga de viento excede la velocidad media por 10 nudos (5 m s–1 ó 20 km h–1) o más,esta velocidad máxima se indicará como Gfmfm inmediatamente después de dddff, segui-da inmediatamente, sin espacio, por una de las abreviaturas KMH, KT o MPS para especi-ficar la unidad utilizada para indicar la velocidad del viento. En otro caso, el elemento Gfmfmno se incluirá.

N O T A : Se recomienda que los sistemas de medición de la velocidad del viento sean de tal natura-leza que las ráfagas máximas representen un promedio de tres segundos.

15.5.6 Para velocidades de viento de 100 unidades o mayores, se dará el número exacto de uni-dades de velocidad de viento en lugar del grupo de dos cifras ff o fmfm . Cuando la veloci-dad del viento sea de 100 nudos o más (50 m s–1 ó 200 km h–1), los grupos ff y fmfm iránprecedidos del indicador P y notificados como P99KT (P49MPS o P199KMH).

NOTA: No existe el requisito aeronáutico de notificar velocidades de viento en superficie de 200 km h–1 (100 nudos) o superiores; sin embargo, se ha previsto la posibilidad de notificar velocidadesde viento de hasta 399 km h–1 (199 nudos) con fines distintos a los aeronáticos, conforme proceda.

15.6 Grupos VVVV VVVVNDV VNVNVNVNDv

N O T A : El cifrado de la visibilidad se basa en la utilización de metros y kilómetros, de conformidadcon las unidades especificadas en el Anexo 5 de la OACI.

15.6.1 Se utilizará el grupo VVVV para notificar la visibilidad reinante. Cuando la visibilidad hori-zontal no sea la misma en diferentes direcciones y cuando la visibilidad fluctúe rápida-mente y no se pueda determinar la visibilidad reinante, se utilizará el grupo VVVV para noti-ficar la menor visibilidad. Cuando se utilicen sensores de visibilidad y éstos estén situadosde tal modo que no puedan indicarse variaciones direccionales, se añadirá la abreviaturaNDV a continuación de la visibilidad notificada.


I.1 – A — 29

15.6.2 Variación direccional de la visibilidad VNVNVNVNDv

Cuando la visibilidad horizontal no sea la misma en diferentes direcciones y cuando la visi-bilidad mínima sea diferente de la visibilidad reinante, y menor de 1 500 metros o del 50%de la visibilidad reinante y menos de 5 000 metros, el grupo VNVNVNVNDv deberá utilizarsetambién para notificar la visibilidad mínima y su dirección general en relación con el aeró-dromo indicado por referencia a uno de los ocho puntos de la brújula. Si la visibilidad míni-ma se observa en más de una dirección, el campo Dv representará la dirección más signi-ficativa en términos operativos.

15.6.3 La visibilidad se indicará utilizando los siguientes escalones:a) hasta 800 metros, redondeada a los 50 metros más próximos;b) entre 800 y 5 000 metros, redondeada a los 100 metros más próximos;c) entre 5 000 y 9 999 metros, redondeada a los 1 000 metros más próximos;d) 9999 indica 10 km o más.

15.6.4 Palabra de clave CAVOK

Se aplicará la Regla 15.10.

RDRDR/VRVRVRVRi15.7 Grupos o

RDRDR/VRVRVRVRVVRVRVRVRi

N O T A : El cifrado del alcance visual en pista se basa en la utilización del metro, en conformidadcon la unidad especificada en el Anexo 5 de la OACI.

15.7.1 Durante los períodos en los cuales se observe que la visibilidad horizontal transmitida enel grupo VVVV o el alcance visual en pista, en el caso de una o más pistas disponibles parael aterrizaje, es inferior a 1 500 metros, se incluirá en el informe uno o más grupos segúnla Regla 15.7. El indicador letra R seguido inmediatamente sin espacio por el designadorde pista DRDR precederá siempre a los informes de alcance visual en pista.

15.7.2 Los grupos se repetirán para indicar el valor del alcance visual en la pista o en las pistasque están disponibles para el aterrizaje (cuatro pistas como máximo) y para las que se hayadeterminado el alcance visual.

15.7.3 Designador de pista DRDR

El designador de cada pista sobre la cual se informa su alcance visual se indicará porDRDR. Las pistas paralelas se distinguirán añadiendo a DRDR las letras L, C o R, que indi-carán respectivamente pista paralela izquierda, central o derecha. La letra o letras nece-sarias se añadirán a DRDR, conforme sea necesario, de acuerdo con la práctica norma-lizada para la designación de pistas, establecida por la OACI en el Anexo 14 ––Aeródromos, Volumen I –– Diseño y operaciones de aeródromos, párrafos 5.2.2.4 y 5.2.2.5.

15.7.4 Valor medio y tendencia del alcance visual en pista en el período de 10 minutos que pre-cede inmediatamente a la observación VRVRVRVRi


I.1 – A — 30

ANEXO J

Valores umbrales de diseño y nivel de confianza según la

MEPDG para PCA.

Criterio de diseño o valores umbrales de desempeño.

Nivel de confiabilidad recomendado, se la funcionalidad de la carretera.

ANEXO L

Memoria de Cálculo para el diseño de PCA usando la

metodología MEPDG.

Input Summary: Project TESIS-2.dgp D:\TESIS\ENTREGA FINAL\Anexos\ANEXO L - Memoria de Calculo para el diseño de pavimento (MEPDG)\1 of Tesis-PCA-1.xls

Limit Reliability

63

222 90

100 90

500 90

100 90

25 90

0.25 90

0.75 90

6152

2

52

90

60

Class 4 Class 5 Class 6 Class 7 Class 8 Class 9 Class 10 Class 11 Class 12 Class 13

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

Midnight 3.9% Noon 4.2%

17.3% 1:00 am 3.8% 1:00 pm 3.6%

Hourly truck traffic distribution

(Level 3, Default Distribution) by period beginning:

AADTT distribution by vehicle class

Class 4

August

September

October

November

December

Vehicle Class Distribution

February

March

April

May

June

July

Traffic -- Monthly Adjustment Factors

Monthly Adjustment Factors (Level 3, Default MAF)

Vehicle Class

Month

January

Traffic Two-way average annual daily truck traffic:

Number of lanes in design direction:

Percent of trucks in design direction (%):

Percent of trucks in design lane (%):

Operational speed (mph):

Chemically Stabilized Layer (Fatigue Fracture)

Permanent Deformation (AC Only) (in):

Permanent Deformation (Total Pavement) (in):

Default Input LevelDefault input level Level 3, Default and historical agency values.

Performance CriteriaInitial IRI (in/mi)

Terminal IRI (in/mi)

AC Surface Down Cracking (Long. Cracking) (ft/500):

AC Bottom Up Cracking (Alligator Cracking) (ft^2/500 ft):

AC Thermal Fracture (Transverse Cracking) (ft/500):

Type of design Flexible

Analysis ParametersAnalysis type Deterministic

Project: TESIS-2.dgp

General Information Description:

Design Life 10 years

Pavement construction month: September, 2016

Traffic open month: September, 2017


29.1% 2:00 am 3.5% 2:00 pm 4.2%

8.8% 3:00 am 4.6% 3:00 pm 3.9%

1.5% 4:00 am 6.3% 4:00 pm 3.5%

1.6% 5:00 am 5.2% 5:00 pm 3.6%

7.0% 6:00 am 5.3% 6:00 pm 3.2%

28.9% 7:00 am 4.9% 7:00 pm 3.6%

4.9% 8:00 am 6.0% 8:00 pm 4.0%

0.9% 9:00 am 5.8% 9:00 pm 4.2%

0.0% 10:00 am 0.1% 10:00 pm 4.0%

11:00 am 4.6% 11:00 pm 4.0%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

5.5%

18

10

12

1.62 0.39 0.00 0.00

2.00 0.00 0.00 0.00

1.02 0.99 0.00 0.00

1.00 0.26 0.83 0.00

2.38 0.67 0.00 0.00

1.13 1.93 0.00 0.00

1.19 1.09 0.89 0.00

4.29 0.26 0.06 0.00

3.52 1.14 0.06 0.00

2.15 2.13 0.35 0.00

8.5

12

Dual tire spacing (in):

Class 10

Class 11

Class 12

Class 13

Axle ConfigurationAverage axle width (edge-to-edge) outside

dimensions,ft):

Class 4

Class 5

Class 6

Class 7

Class 8

Class 9

Mean wheel location (inches from the lane

marking):

Traffic wander standard deviation (in):

Design lane width (ft):

Number of Axles per Truck

Vehicle

Class

Single

Axle

Tandem

Axle

Tridem

Axle

Quad

Axle

Class 13 Compound

Traffic -- Axle Load Distribution FactorsLevel 3: Default -- normalized initial axle load distribution factors are summarized in worksheet: "Initial LDF"

Traffic -- General Traffic Inputs

Class 10 Compound

Class 11 Compound

Class 12 Compound

Class 7 Compound

Class 8 Compound

Class 9 Compound

Class 4 Compound

Class 5 Compound

Class 6 Compound

Class 12

Class 13

Traffic Growth Factor

Vehicle

Class

Growth

Rate

Growth

Function

Class 6

Class 7

Class 8

Class 9

Class 10

Class 11

Class 5


120

120

51.6

49.2

49.2

12.4

77.2

39

10

A 10.5254 (correlated)

VTS: -3.5047 (correlated)

Layer 2 -- Soil Cement

General Properties

% Passing #200 sieve: 4

Asphalt Binder

Option: Conventional penetration grade

Viscosity Grade Pen 40-50

Asphalt Mix

Cumulative % Retained 3/4 inch sieve: 10

Cumulative % Retained 3/8 inch sieve: 35

Cumulative % Retained #4 sieve: 55

Poisson's ratio: 0.35 (user entered)

Thermal Properties

Thermal conductivity asphalt (BTU/hr-ft-F°): 0.67

Heat capacity asphalt (BTU/lb-F°): 0.23

Effective binder content (%): 10

Air voids (%): 4

Total unit weight (pcf): 160

General

Reference temperature (F°): 70

Design frequency (Hz): n/a

Volumetric Properties

Layer 1 -- Asphalt concrete

Material type: Asphalt concrete

Layer thickness (in): 2

General Properties

Latitude (degrees.minutes)

Longitude (degrees.minutes)

Elevation (ft)

Depth of water table (ft)

Structure--Design Features

Structure--Layers

Tridem axle(psi):

Quad axle(psi):

Climate icm file:

C:\DG2002\Projects\Región Callao-PE.icm

Axle Configuration

Single Tire (psi):

Dual Tire (psi):

Average Axle Spacing

Tandem axle(psi):


Value

11.1

1.83

0.51

361

Hr.

Layer 4 -- A-3

Unbound Material: A-3

Thickness(in): Semi-infinite

Soil water characteristic curve parameters: Default values

Parameters

a

b

c

Saturated hydraulic conductivity (ft/hr): 37 (derived)

Optimum gravimetric water content (%): 11.1 (derived)

Calculated degree of saturation (%): 82 (calculated)

Dry heat capacity (BTU/lb-F°): 0.17

Calculated/Derived Parameters

Maximum dry unit weight (pcf): 122.2 (derived)

Specific gravity of solids, Gs: 2.66 (derived)

Passing #4 sieve (%): 40

D60 (mm): 2

Thermal Properties

Dry thermal conductivity (BTU/hr-ft-F°): 0.23

ICM Inputs

Gradation and Plasticity Index

Plasticity Index, PI: 1


Poisson's ratio: 0.35

Coefficient of lateral pressure,Ko: 0.5

Modulus (input) (psi): 38000

Thickness(in): 10

Strength Properties

Input Level: Level 3

Analysis Type: ICM inputs (Using ICM)

Thermal conductivity (BTU/hr-ft-F°) : 1.25

Heat capacity (BTU/lb-F°): 0.28

Layer 3 -- A-1-b

Unbound Material: A-1-b


Strength Properties

Resilient modulus (psi): 2000000

Thermal Properties

Material type: Soil Cement

Layer thickness (in): 6

Unit weight (pcf): 150


Value

2.13

7.5

0.56

4.46

1

5

-1.4

-3.15552

1.4

1.734

1.06

0.3993

1.05

353.47

Standard Deviation Total

Rutting (RUT):

RUT*1

Thermal Fracture Level 3 (Nationally calibrated values)

k1

Std. Dev. (THERMAL): THERMAL*1

k1

Br1

k2

Br2

k3

Br3

AC Fatigue Level 3 (Nationally calibrated values)

k1

k2

k3

AC Rutting Level 4 (Regionally calibrated values)

Parameters

a

b

c

Hr.

Distress Model Calibration Settings - Flexible

Optimum gravimetric water content (%): 9.8 (derived)

Calculated degree of saturation (%): 78 (calculated)

Soil water characteristic curve parameters: Default values

Calculated/Derived Parameters

Maximum dry unit weight (pcf): 124.1 (derived)

Specific gravity of solids, Gs: 2.65 (derived)

Saturated hydraulic conductivity (ft/hr): 0.12 (derived)

D60 (mm): 0.3

Thermal Properties

Dry thermal conductivity (BTU/hr-ft-F°): 0.23

Dry heat capacity (BTU/lb-F°): 0.17

Plasticity Index, PI: 0



Coefficient of lateral pressure,Ko: 0.5

Modulus (input) (psi): 35000

ICM Inputs

Gradation and Plasticity Index

Strength Properties

Input Level: Level 3

Analysis Type: ICM inputs (Using ICM)



1

1

1

6.58

1

0.28

6

6

50

950

6

6

15

85

6

6

15

85

0.0463

0.00119

0.1834

0.00384

0.00736

0.00115

0.0387

0.009995

0.000518

Std. Dev (GB)

IRI Flexible Pavements with ATB

C1 (ATB)

C2 (ATB)

C1 (GB)

C2 (GB)

C3 (GB)

C4 (GB)

C5 (GB)

C6 (GB)

C3 (CTB)

C4 (CTB)

Standard Deviation (CTB) CTB*1

IRI

IRI Flexible Pavements with GB

C4 (bottom)

Standard Deviation (TOP) BOTTOM*1

CTB Cracking

C1 (CTB)

C2 (CTB)

Standard Deviation (TOP) TOP*1

AC Bottom Up Cracking

C1 (bottom)

C2 (bottom)

C3 (bottom)

AC Cracking

AC Top Down Cracking

C1 (top)

C2 (top)

C3 (top)

C4 (top)

Granular:

k1

Bs1

Fine-grain:

k1

Bs1

CTB Fatigue Level 3 (Nationally calibrated values)

k1

k2

Subgrade Rutting Level 4 (Regionally calibrated values)

Std. Dev. (THERMAL): THERMAL*1


0.00235

18.36

0.9694

0.292

0.00732

0.07647

0.000145

0.00842

0.000212

0.229

C4 (CTB)

C5 (CTB)

Std. Dev (CTB)

C5 (ATB)

Std. Dev (ATB)

IRI Flexible Pavements with CTB

C1 (CTB)

C2 (CTB)

C3 (CTB)

C3 (ATB)

C4 (ATB)

universidad nacional de ingenieria...

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